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基于层级循环神经网络的术中X线图像腰椎自动识别
被引量：
1
1
作者
李杨
梁炜
+2 位作者
张吟龙
安海博
谈金东
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第1期132-140,共9页
针对图像引导微创脊柱手术中移动C型臂X线成像特点,通过学习人体腰椎的曲率特征实现腰椎识别,提出一种基于层级循环神经网络的X线图像腰椎自动识别方法.首先为解决X线图像中腰椎纹理混叠的问题,提取腰椎三维模型与二维X线图像中共有的...
针对图像引导微创脊柱手术中移动C型臂X线成像特点,通过学习人体腰椎的曲率特征实现腰椎识别,提出一种基于层级循环神经网络的X线图像腰椎自动识别方法.首先为解决X线图像中腰椎纹理混叠的问题,提取腰椎三维模型与二维X线图像中共有的曲率特征作为模型的输入;其次为模拟术中移动C型臂多角度成像的特点,采用双向循环神经网络学习腰椎曲率特征,刻画腰椎曲率特征在不同成像角度下的关联性;最后为解决病理情况下腰椎部分信息缺失的问题,提出一种层级循环神经网络模型,通过逐层融合的网络架构对人体腰椎间天然的上下文关系进行建模,提高模型在病理情况下的腰椎识别率.在开源数据集和术中移动C型臂X线图像上的实验结果表明,文中方法在正常情况和病理情况下的腰椎识别率均优于其他4种方法,且由于使用了数据量较少的二维曲率特征,该方法在训练和测试阶段的计算效率更高,更适合于术中图像引导的应用.
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关键词
图像识别
循环神经网络
曲率特征
图像引导手术
移动C型臂
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职称材料
题名
基于层级循环神经网络的术中X线图像腰椎自动识别
被引量：
1
1
作者
李杨
梁炜
张吟龙
安海博
谈金东
机构
中国科学院沈阳自动化研究所工业控制网络与系统研究室
中国科学院机器人与智能制造创新研究院
中国科学院大学
Department of Mechanical Aerospace and Biomedical Engineering University of Tennessee
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第1期132-140,共9页
基金
国家自然科学基金重点项目(61333019)
中国科学院国际伙伴计划(173321KYSB20180020)
文摘
针对图像引导微创脊柱手术中移动C型臂X线成像特点,通过学习人体腰椎的曲率特征实现腰椎识别,提出一种基于层级循环神经网络的X线图像腰椎自动识别方法.首先为解决X线图像中腰椎纹理混叠的问题,提取腰椎三维模型与二维X线图像中共有的曲率特征作为模型的输入;其次为模拟术中移动C型臂多角度成像的特点,采用双向循环神经网络学习腰椎曲率特征,刻画腰椎曲率特征在不同成像角度下的关联性;最后为解决病理情况下腰椎部分信息缺失的问题,提出一种层级循环神经网络模型,通过逐层融合的网络架构对人体腰椎间天然的上下文关系进行建模,提高模型在病理情况下的腰椎识别率.在开源数据集和术中移动C型臂X线图像上的实验结果表明,文中方法在正常情况和病理情况下的腰椎识别率均优于其他4种方法,且由于使用了数据量较少的二维曲率特征,该方法在训练和测试阶段的计算效率更高,更适合于术中图像引导的应用.
关键词
图像识别
循环神经网络
曲率特征
图像引导手术
移动C型臂
Keywords
image recognition
recurrent neural network
curvature feature
image-guided surgery
mobile C-arm
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于层级循环神经网络的术中X线图像腰椎自动识别
李杨
梁炜
张吟龙
安海博
谈金东
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2019
1
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