基于U-Dense-net网络的DSA图像冠状动脉血管分割 被引量：6

1

作者 王卓英 童基均 +1 位作者 蒋路茸 潘哲毅 《浙江理工大学学报（自然科学版）》 2021年第3期390-399,共10页

冠状动脉血管是研究心血管疾病的重要基础,为准确分割DSA(Digital subtraction angiography)图像冠状动脉血管,提高训练过程中血管特征的有效利用率,提出了一种基于U-Dense-net网络的分割方法。该方法首先对数据集进行限制对比度直方图... 冠状动脉血管是研究心血管疾病的重要基础,为准确分割DSA(Digital subtraction angiography)图像冠状动脉血管,提高训练过程中血管特征的有效利用率,提出了一种基于U-Dense-net网络的分割方法。该方法首先对数据集进行限制对比度直方图均衡化预处理;然后对预处理结果进行图像粗分割,基于U-Dense-net网络,在解码器部分融合密集残差块和注意力机制实现深度神经网络模型,加强特征映射,充分提取局部特征,实现血管与背景的分类;最后利用形态学处理、阈值分割、基于多点区域生长的连通域分析进行图像细分割,实现血管的提取。将测试结果和3位专家手工标注的标准图进行对比分析,结果表明:该数据集的分割结果精确率、召回率、F1分数分别为83.22%、89.81%、86.04%,3种特性曲线下的平均面积为0.9923。与其他方法比较,该方法提取到的血管信息较为完整,为精确分割冠状动脉血管提供了一种解决方案。 展开更多

关键词 冠状动脉血管 图像分割 U-Dense-net 密集残差块 注意力机制 深度神经网络 DSA

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基于光线投射法的冠脉血管腔壁分割算法 被引量：5

2

作者 李俊威 陈晓冬 +4 位作者 贾忠伟 陈向志 汪毅 赵聪 郁道银 《中国激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第8期118-122,共5页

为构建冠心病辅助诊断系统,为冠状动脉病变检测提供冠脉结构参数,提出一种利用冠状动脉血管中心线获取血管腔壁的算法。该算法以基于二阶Hessian矩阵血管滤波改进的最小代价路径算法获得的血管中心线为跟踪路径,根据中心线的轨迹计算中... 为构建冠心病辅助诊断系统,为冠状动脉病变检测提供冠脉结构参数,提出一种利用冠状动脉血管中心线获取血管腔壁的算法。该算法以基于二阶Hessian矩阵血管滤波改进的最小代价路径算法获得的血管中心线为跟踪路径,根据中心线的轨迹计算中心线上过每一个体素点的冠状动脉横截面,利用光线投射法获得冠脉横截面上离散的血管腔壁位置,并结合分段样条拟合方法得到血管腔壁轮廓,最终采用移动立方体算法将各个血管横截面上的腔壁轮廓重建为三维腔壁模型。该算法所得结果能够清晰反映血管腔壁轮廓,且具有较高的计算速度。 展开更多

关键词 医用光学 冠状动脉 腔壁分割 光线投射法 移动立方体

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CT造影冠状动脉狭窄检测与量化的相关研究 被引量：5

3

作者 陈相廷 张帆 +1 位作者 张一凡 孔珊 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2015年第8期47-54,共8页

心血管疾病与冠状动脉狭窄之间有着密切的联系,对冠状动脉狭窄的检测和量化对心血管疾病的预防、发现和诊断具有重要的意义。随着医学成像手段及图像处理技术的进步,通过在冠状动脉计算机断层扫描造影(CTA)中应用自动冠状动脉树标记、... 心血管疾病与冠状动脉狭窄之间有着密切的联系,对冠状动脉狭窄的检测和量化对心血管疾病的预防、发现和诊断具有重要的意义。随着医学成像手段及图像处理技术的进步,通过在冠状动脉计算机断层扫描造影(CTA)中应用自动冠状动脉树标记、血管追踪以及稳健核回归等技术,自动/半自动狭窄检测及量化已成为重要的医学图像处理发展方向。回顾了近年来在冠状动脉狭窄检测及量化领域的最新进展,总结了狭窄检测及量化的流程,讨论了未来狭窄检测及量化的发展趋势和临床应用前景。 展开更多

关键词 图像处理 冠状动脉狭窄 血管分割 狭窄检测 狭窄量化

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基于深度神经网络的冠状动脉造影图像血管分割和节段识别 被引量：4

4

作者 谢丽华 史晓彤 +6 位作者 王筱斐 黄云飞 赵森祥 杜天明 管常东 张洪刚 徐波 《中国循环杂志》 CSCD 北大核心 2020年第11期1064-1071,共8页

目的:应用深度学习技术相关神经网络算法,创建冠状动脉造影图像血管分割和血管节段识别的人工智能模型。方法:纳入2018年7月于中国医学科学院阜外医院行冠状动脉造影患者2834例,共12900张冠状动脉造影图像。患者的冠状动脉造影图像由中... 目的:应用深度学习技术相关神经网络算法,创建冠状动脉造影图像血管分割和血管节段识别的人工智能模型。方法:纳入2018年7月于中国医学科学院阜外医院行冠状动脉造影患者2834例,共12900张冠状动脉造影图像。患者的冠状动脉造影图像由中国医学科学院阜外医院心血管介入诊疗影像分析核心实验室影像分析师标注。搭建一种创新的深度神经网络(DNN),分别进行冠状动脉造影图像血管分割和节段识别任务。在数据集中,11900张标注图像用于网络训练,1000张用于网络测试。以真实精标注图片为“金标准”,评价DNN对冠状动脉造影图像血管分割及节段识别的能力。结果:DNN对冠状动脉造影图像血管自动分割的平均准确度达99.2%(95%CI:99.1%~99.2%),F1分数为0.91±0.03,且对冠状动脉主支血管的分割结果优于一级分支血管。DNN对冠状动脉造影图像血管节段识别的平均准确度为98.6%(95%CI:98.6%~98.7%),F1分数为0.80±0.05,对冠状动脉主支血管段的识别效果优于一级分支血管,对血管近段的识别准确度优于血管远段。随着训练数据量增加,DNN对冠状动脉造影图像血管分割的性能明显提升。结论:该研究显示了DNN用于冠状动脉造影图像血管分割及节段识别的可行性,并获得了较高的准确度,为将来实现客观、高效的冠状动脉造影人工智能病变诊断提供了基础。 展开更多

关键词 深度神经网络 冠心病 冠状动脉造影 血管分割 血管节段识别

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冠状动脉血管造影图像三维分割方法 被引量：4

5

作者 刘昊 王瑜 +1 位作者 王怡宁 徐橙 《中国医学物理学杂志》 CSCD 2021年第7期826-830,共5页

冠状动脉计算机断层扫描血管造影技术已广泛应用于心血管疾病的诊断,冠状动脉的有效分割在冠心病诊断中起着重要的作用。本文提出一种冠状动脉血管造影图像三维分割方法,首先进行数据预处理;然后,利用分水岭算法得到子区域;最后,利用区... 冠状动脉计算机断层扫描血管造影技术已广泛应用于心血管疾病的诊断,冠状动脉的有效分割在冠心病诊断中起着重要的作用。本文提出一种冠状动脉血管造影图像三维分割方法,首先进行数据预处理;然后,利用分水岭算法得到子区域;最后,利用区域生长方法将分水岭子区域合并,实现冠状动脉的三维分割。本文以放射科医生手动标注结果作为标准,验证提出算法的可行性和有效性。实验结果表明,本文提出的分割方法能够有效克服冠状动脉周围组织的干扰,从而取得精确的分割结果。 展开更多

关键词 冠状动脉 血管造影 三维分割 分水岭算法 区域生长算法

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形状约束下活动轮廓模型冠脉血管图像多尺度分割 被引量：4

6

作者 郭笑妍 梅雪 +2 位作者 李振华 曹佳松 周宇 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2016年第7期923-932,共10页

目的由于计算机断层血管造影(CTA)图像的复杂性,临床诊断冠脉疾病往往需要经验丰富的医师对冠状动脉进行手动分割,快速、准确自动分割出冠状动脉对提高冠脉疾病诊断效率具有重要意义。针对双源CT图像特点以及传统单一基于区域或边界的... 目的由于计算机断层血管造影(CTA)图像的复杂性,临床诊断冠脉疾病往往需要经验丰富的医师对冠状动脉进行手动分割,快速、准确自动分割出冠状动脉对提高冠脉疾病诊断效率具有重要意义。针对双源CT图像特点以及传统单一基于区域或边界的活动轮廓模型的不足,研究了心脏冠脉3维分割算法,提出一种基于血管形状约束的活动轮廓模型分割方法。方法首先,利用改进的FCM(fuzzy C-means)对心脏CT图像感兴趣区域初分割,其结果用于初始化C-V模型水平集演化曲线及控制参数,提取感兴趣区域轮廓。接着,由3维心脏图像数据获取多尺度梯度矢量信息构造边界型能量泛函,然后利用基于Hessian矩阵的多尺度血管函数对心脏感兴趣区域3维体数据增强滤波,获取血管先验形状信息用于约束能量泛函。最后融合边界、区域能量泛函并利用变分原理及水平集方法得到适合冠脉血管分割的水平集演化方程。结果由于血管图像的灰度不均匀,血管末端区域更为细小,所以上述算法的实施是面向被划分多个子区域的血管,在缩小的范围内进行轮廓的演化。相比于传统的血管分割方法,该方法充分融合血管图像的先验信息及梯度场信息,能够从灰度及造影剂分布不均匀的冠脉血管图像中准确分割出冠状动脉,对于细小的血管结构亦能获得较好的分割效果。实验结果表明,该方法只需在给定初始轮廓前提下,有效提取3维冠脉血管。结论对多组心脏CT图像进行分割,本文基于血管先验形状约束的活动轮廓模型可以准确分割出冠脉结构完整轮廓,并且人工交互简单。该方法在双源CT冠脉图像自动分割方面具有较好的正确率与优越性。 展开更多

关键词 冠脉分割 心脏CT图像 活动轮廓模型 形状约束 水平集方法

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基于深度学习的冠状动脉CT图像分割算法研究

7

作者 郭改文 吴笛鸣 王楠 《河南财政金融学院学报（自然科学版）》 2024年第3期9-13,共5页

为了更好地协助医生对冠状动脉疾病做出诊断,提升诊断冠状动脉CT图像的分割精度,研究了3种深度学习网络模型算法Transformer、DeepLab V3+和U-Net。首先对冠状动脉图片进行增强、去噪、归一化等预处理操作,以降低分割难度;然后分别利用... 为了更好地协助医生对冠状动脉疾病做出诊断,提升诊断冠状动脉CT图像的分割精度,研究了3种深度学习网络模型算法Transformer、DeepLab V3+和U-Net。首先对冠状动脉图片进行增强、去噪、归一化等预处理操作,以降低分割难度;然后分别利用这3种深度学习网络模型算法对冠状动脉图像进行像素级分割,并对比它们的分割效果。Transformer模型在PA、MPA和MIoU 3个评价指标上均具备最优性能,在医学图像分割精度,尤其是精细边界区域分割方面有较大优势。实验验证,Transformer模型有效可行,同等测试条件下显著优于DeepLab V3+和U-Net模型。 展开更多

关键词 冠状动脉疾病 图像分割 TRANSFORMER DeepLab V3+ U-Net

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一种基于Mask RCNN的融合几何特征的冠状动脉分割方法 被引量：3

8

作者 邵凯 张云峰 +3 位作者 包芳勋 郑勇 秦超 张彩明 《太原理工大学学报》 CAS 北大核心 2021年第1期83-90,共8页

冠状动脉分割是冠心病计算机辅助诊断系统中的一个重要步骤,其目的是保证在后续步骤中只对冠状动脉区域进行处理。冠状动脉CT血管造影(coronary computed tomography angiograph,CCTA)图像具有边界不清、结构复杂、特征不明显等内在特征... 冠状动脉分割是冠心病计算机辅助诊断系统中的一个重要步骤,其目的是保证在后续步骤中只对冠状动脉区域进行处理。冠状动脉CT血管造影(coronary computed tomography angiograph,CCTA)图像具有边界不清、结构复杂、特征不明显等内在特征,这些特点导致CCTA图像分割成为一项困难的任务。针对此问题,提出一种将几何特征融合到Mask RCNN网络中的冠状动脉分割方法,通过边界提取算法和分形特征提取算法提取边界和分形特征。使用冠脉数据集来评估所提出的方法。在评估指标中,所提方法的平均精度(PA)和Dice系数达到83%和(84.0±10.1)%.结果表明,所提方法具有较高的精度和鲁棒性。 展开更多

关键词 冠状动脉分割 Mask RCNN 几何特征 分形维数

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基于改进活动窄带模型的冠状动脉CT血管造影图像分割 被引量：3

9

作者 张梦璐 杨孝平 《中国医学物理学杂志》 CSCD 2017年第2期170-174,共5页

冠状动脉分割与狭窄分级、斑块检测等密切相关,是血管病变研究中的重要步骤。针对血管灰度不均和对比度低等问题,提出了一种基于活动窄带和符号压力函数水平集的CT血管造影冠状动脉分割方法。首先对初始轮廓做形态学膨胀和腐蚀运算,以... 冠状动脉分割与狭窄分级、斑块检测等密切相关,是血管病变研究中的重要步骤。针对血管灰度不均和对比度低等问题,提出了一种基于活动窄带和符号压力函数水平集的CT血管造影冠状动脉分割方法。首先对初始轮廓做形态学膨胀和腐蚀运算,以构建活动窄带限定轮廓曲线的演化区域;其次在活动窄带区域内构造局部符号压力函数,用水平集算法使初始轮廓收敛至准确轮廓;最后利用形态学闭运算平滑曲线。通过利用活动窄带将图像区域局部化,降低了计算复杂度,克服了灰度不均匀性,促进轮廓曲线演化到细小的血管末梢和狭窄区域。实验结果表明,与传统的分割方法相比,能够更加有效准确地分割出冠状动脉,为血管病变的研究提供支持。 展开更多

关键词 冠状动脉 血管分割 CT血管造影 活动窄带 符号压力函数 水平集

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基于多尺度增强的冠脉提取与狭窄程度评估 被引量：1

10

作者 童基均 朱明伟 +2 位作者 陈灵宇 潘哲毅 朱国忠 《智能计算机与应用》 2020年第12期42-48,共7页

本文结合对冠心病病变血管诊断的实际需求,深入研究心血管造影图像增强与分割算法,采用改进的多尺度血管增强滤波等技术对造影图像进行去噪增强,实现冠状动脉分割、骨架的提取、血管直径测量以及狭窄程度辅助评估,最终开发一套高效的智... 本文结合对冠心病病变血管诊断的实际需求,深入研究心血管造影图像增强与分割算法,采用改进的多尺度血管增强滤波等技术对造影图像进行去噪增强,实现冠状动脉分割、骨架的提取、血管直径测量以及狭窄程度辅助评估,最终开发一套高效的智能影像辅助诊断系统,快速准确地对冠状动脉进行分割和测量,实验结果表明,本文方法的分割结果精确率为91.88%,召回率为84.40%,F1分数为87.49%,能满足基本的临床分割需求,辅助医生评估冠脉病变的严重程度。 展开更多

关键词 冠状动脉 图像增强 冠状动脉分割 狭窄程度辅助评估

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基于半监督协同训练的冠状动脉分割方法研究 被引量：1

11

作者 李靖尧 李阳 《中国体视学与图像分析》 2023年第1期77-85,共9页

目的冠心病是全球范围内导致死亡的主要原因之一,冠脉造影是目前诊断冠心病的“金标准”。深度学习技术对造影图像中的冠脉分割可辅助医生进行临床诊断,由于现实中难以获得大量带标签造影数据,故考虑采用半监督学习进行分割。方法本文... 目的冠心病是全球范围内导致死亡的主要原因之一,冠脉造影是目前诊断冠心病的“金标准”。深度学习技术对造影图像中的冠脉分割可辅助医生进行临床诊断,由于现实中难以获得大量带标签造影数据,故考虑采用半监督学习进行分割。方法本文基于协同训练的方法,结合分别基于卷积神经网络和Transformer的两大分割模型U-Net和MISSFormer,构建半监督冠脉分割模型,并在公开数据集XCAD上进行训练。结果该模型相较于全监督训练的U-Net和MISSFormer,分割性能有较大提升,DSC分别提升2.87%和2.88%,ACC分别提升0.41%和0.44%,SE分别提升9.02%和3.44%,SP分别提升0.56%和0.12%,AUC分别提升4.26%和1.79%,与其他半监督分割方法相比,本文方法综合性能更好。结论实验结果表明,本文有效利用了大量的无标签数据,通过协同训练的方法,将卷积神经网络与Transformer的优势互补,从而提高了分割的精度,改善了分割的效果。 展开更多

关键词 冠脉分割 半监督学习 X射线造影 协同训练

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基于快速Hessian矩阵的MSCT图像血管增强（英文） 被引量：2

12

作者 王丽瑶 汪毅 +5 位作者 陈晓冬 赵聪 张佳琛 贾忠伟 陈向志 郁道银 《纳米技术与精密工程》 CAS CSCD 2018年第1期41-47,共7页

针对传统的Frangi管状结构滤波方法存在的计算量大、耗时长的问题,本文使用一种基于快速Hessian矩阵的滤波算法对MSCT图像进行冠状动脉增强滤波.通过对Hessian矩阵多项式系数的条件分析,预识别出不满足条件的元素为非血管元素,可省略对... 针对传统的Frangi管状结构滤波方法存在的计算量大、耗时长的问题,本文使用一种基于快速Hessian矩阵的滤波算法对MSCT图像进行冠状动脉增强滤波.通过对Hessian矩阵多项式系数的条件分析,预识别出不满足条件的元素为非血管元素,可省略对该部分元素的Hessian矩阵特征值求解,从而降低计算量,减少滤波耗时.实验结果表明,在保证有效评价图像中管状结构相似度的情况下,该方法可将滤波耗时平均降低至传统Frangi算法的30.63%. 展开更多

关键词 Frangi滤波 血管增强 冠状动脉 三维分割

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基于模糊聚类和C-V模型的水平集方法图像分割 被引量：2

13

作者 单建丰 郁道银 +1 位作者 陈晓冬 汪毅 《中国介入影像与治疗学》 CSCD 2013年第8期498-502,共5页

提出一种基于水平集方法的MSCT冠状动脉分割模型。首先在CT数据中进行模糊聚类的预处理,提取聚类信息和隶属度矩阵;然后应用聚类信息指导水平集方法初始轮廓的选取,用C-V模型进行冠状动脉的提取,完成图像分割。实验结果表明,上述方法具... 提出一种基于水平集方法的MSCT冠状动脉分割模型。首先在CT数据中进行模糊聚类的预处理,提取聚类信息和隶属度矩阵;然后应用聚类信息指导水平集方法初始轮廓的选取,用C-V模型进行冠状动脉的提取,完成图像分割。实验结果表明,上述方法具有较高的分割精度,分割重叠率相比传统方法提高了11.82%,可用于临床辅助诊断冠状动脉性心脏病。 展开更多

关键词 图像处理 计算机辅助 冠状动脉分割 水平集方法 C-V模型 模糊聚类

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基于多源融合FCN的冠脉图像分割方法研究 被引量：2

14

作者 段军 常一凡 《内蒙古科技大学学报》 CAS 2019年第3期277-282,共6页

为了对冠状动脉图像的精确分割,提出了一种基于多源融合FCN的冠脉图像分割方法研究.首先对原始CTA图像进行双边滤波和LOG算子处理,并将处理后的图像与原始图像共同构成多源图像作为输入,将传统全卷积网络拓展成具有多源融合特色的分割模... 为了对冠状动脉图像的精确分割,提出了一种基于多源融合FCN的冠脉图像分割方法研究.首先对原始CTA图像进行双边滤波和LOG算子处理,并将处理后的图像与原始图像共同构成多源图像作为输入,将传统全卷积网络拓展成具有多源融合特色的分割模型.通过一系列的实验表明了全卷积神经网络在冠状动脉图像分割上的有效性. 展开更多

关键词 冠状动脉分割 全卷积神经网络 多源融合 多尺度特征 深度可分卷积

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一种融合二维和三维卷积网络的两阶段冠状动脉分割方法 被引量：1

15

作者 曾雨鸿 宋佳宁 刘嘉 《集成技术》 2022年第3期98-107,共10页

心血管疾病是一种严重危害公众健康的重大疾病。与其他心血管疾病相比,冠心病是导致死亡的最主要原因,精确的冠状动脉分割对冠心病的治疗有重要意义。目前,深度学习已经广泛应用于医学影像领域,然而,像冠状动脉这样的小物体的分割仍然... 心血管疾病是一种严重危害公众健康的重大疾病。与其他心血管疾病相比,冠心病是导致死亡的最主要原因,精确的冠状动脉分割对冠心病的治疗有重要意义。目前,深度学习已经广泛应用于医学影像领域,然而,像冠状动脉这样的小物体的分割仍然是一大挑战。针对冠状动脉精确分割的需求,该研究提出了一种融合二维和三维卷积网络的方案,利用骨架作为桥梁,结合二维和三维卷积网络,扩大了卷积网络的信息接受域。与其他深度学习方法相比,该方法在敏感度、Dice系数、ROC曲线下方的面积、豪斯多夫距离上均有一定程度的提升,且可以检测其他方法无法识别的冠状动脉,一定程度上解决了血管断连和血管缺失等问题。 展开更多

关键词 冠状动脉分割 二维卷积网络 三维卷积网络

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一种基于CTA图像的冠状动脉自动分割算法 被引量：1

16

作者 罗宇杰 祝磊 +5 位作者 马骏 薛凌云 张子恒 徐平 刘亦安 严明 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第11期1491-1498,共8页

基于计算机断层血管造影(Computed Tomography Angiography,CTA)的冠状动脉自动分割是后续冠脉狭窄和斑块等病灶识别的重要前置步骤。算法首先结合窗宽窗位调整和基于灰狼优化算法的多级阈值处理,实现了对肺部血管的抑制,提升了冠状动... 基于计算机断层血管造影(Computed Tomography Angiography,CTA)的冠状动脉自动分割是后续冠脉狭窄和斑块等病灶识别的重要前置步骤。算法首先结合窗宽窗位调整和基于灰狼优化算法的多级阈值处理,实现了对肺部血管的抑制,提升了冠状动脉和背景组织的对比度。然后基于升主动脉和冠脉的三维解剖结构特征,采用光流法识别升主动脉根部的冠状动脉起始层,为后续冠状动脉分割提供起始种子点。最后利用结合端点检测的自适应区域生长法提取完整的冠状动脉。在20例CTA数据上的实验结果表明,相比于不带端点检测的区域生长算法,本文算法的Dice和Jaccard系数分别提高了4%和8%,达到了0.70和0.57,MSD和MAXSD分别降低了2%和4%,达到了0.40和2.66。所提算法实现了冠状动脉树的自动提取,减少了人工干预,克服了传统区域生长法易产生的过分割现象以及对细小血管的漏分割现象,提高了冠状动脉分割的准确性。 展开更多

关键词 医学图像处理 冠状动脉分割 灰狼优化算法 光流法 区域生长法

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一种面向CTA图像的冠状动脉自动分割算法 被引量：1

17

作者 崔家礼 陈富强 《北方工业大学学报》 2019年第2期16-22,56,共8页

为了实现冠状动脉自动分割并提高分割精度,本文结合卷积神经网络和改进的区域生长算法,提出了一种自动分割算法.该算法主要包括三个部分:种子点的定位,血管相似性特征的提取和基于相似性特征的区域生长.首先利用卷积神经网络分割升主动... 为了实现冠状动脉自动分割并提高分割精度,本文结合卷积神经网络和改进的区域生长算法,提出了一种自动分割算法.该算法主要包括三个部分:种子点的定位,血管相似性特征的提取和基于相似性特征的区域生长.首先利用卷积神经网络分割升主动脉,为后续的生长提供种子点;然后计算血管相似性特征,为后续的区域生长提供约束特征;最后,结合血管相似性特征和数据的密度信息进行区域生长.本文的分割结果比传统的区域生长方法的分割效果更好,与手动标注的平均体素误差为1.983 2 HU/体素. 展开更多

关键词 冠状动脉分割 区域生长 卷积神经网络 CTA

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基于光学相干断层成像含支架的冠脉血管三维重建 被引量：1

18

作者 仓定举 王笑梅 郑亚州 《上海师范大学学报（自然科学版）》 2017年第4期547-555,共9页

光学相干断层成像(OCT)以其具有高分辨率,实时成像等特征,已经成为冠状动脉疾病检测的一个新方法.对含支架的OCT冠脉血管图像进行三维重建研究,以期直观地显示三维空间结构图.通过比较选择合适的降噪算法对图像预处理,根据OCT图像的特性... 光学相干断层成像(OCT)以其具有高分辨率,实时成像等特征,已经成为冠状动脉疾病检测的一个新方法.对含支架的OCT冠脉血管图像进行三维重建研究,以期直观地显示三维空间结构图.通过比较选择合适的降噪算法对图像预处理,根据OCT图像的特性,利用改进的最大类间方差算法(Otsu)对冠脉血管进行分割,并利用一个新的自动算法对冠脉支架进行检测.由于图像存在大量可视支架,在对极坐标图像序列预处理之后,用全局的强度轮廓检测候选的像素,去除伪影,确定支架上下边界和位置,并合并相邻的候选像素为一个支架点,成功标记出检测到的支架点,可有效地排除伪影造成的干扰,提升聚类算法的精确度.在此基础上,利用Amira软件实现了对冠脉血管和支架进行三维重建和融合. 展开更多

关键词 光学相干断层成像 冠脉支架 预处理 支架检测 血管分割 三维重建

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基于部分标注数据集的血管内超声图像深度学习分割

19

作者 余炜 吴鹏 涂圣贤 《复旦学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2023年第4期457-466,共10页

由于各医学图像分割任务的差异性,通常在单独的数据集上进行神经网络的训练,而跨数据集的共享信息可提高各项任务的表现。本文旨在提出一种部分监督的语义分割方法在由两个数据集合并的部分标注数据集上进行血管内超声影像(IVUS)的冠脉... 由于各医学图像分割任务的差异性,通常在单独的数据集上进行神经网络的训练,而跨数据集的共享信息可提高各项任务的表现。本文旨在提出一种部分监督的语义分割方法在由两个数据集合并的部分标注数据集上进行血管内超声影像(IVUS)的冠脉结构分割,即:使用多标签语义分割来解决数据集标注不一致的问题,并提出了一种具有类再平衡策略的非对称双分支网络来提高分割性能。本文提出的方法取得了比全监督方法更好地分割性能;并且分割结果与参考标准在管腔面积(r=0.99;P<0.001)、中膜面积(r=0.99;P<0.001)和斑块负荷(r=0.95;P<0.001)也取得了强相关性及优秀的一致性;此外,本文方法有效地利用了标注不一致的部分标注数据集,缓解了IVUS影像分割中“数据饥饿”的问题。 展开更多

关键词 冠状动脉疾病 深度学习 图像分割 血管内超声

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基于CTA图像的两阶段U-Net冠状动脉分割

20

作者 王璐 杨小帆 +1 位作者 王前进 徐礼胜 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第6期792-800,共9页

基于CT血管造影(computed tomography angiography,CTA)图像的冠状动脉自动分割的挑战在于冠状动脉结构复杂、前背景分布严重不平衡,分割时易受冠状静脉和其他组织的干扰.提出了一种两阶段的冠状动脉分割算法,第一阶段采用具有密集特征... 基于CT血管造影(computed tomography angiography,CTA)图像的冠状动脉自动分割的挑战在于冠状动脉结构复杂、前背景分布严重不平衡,分割时易受冠状静脉和其他组织的干扰.提出了一种两阶段的冠状动脉分割算法,第一阶段采用具有密集特征提取和残差特征修正能力的3D DRU-Net进行分割,保证分割的召回率;在第二阶段提出2D双编码多特征融合U-Net(2D DEMFU-Net)进行细分割,先对原始图像和第一阶段分割结果分别进行特征提取,再采用密集跳跃连接融合两个分支上的多层次语义特征,进一步提高分割准确性.实验结果表明,提出的两阶段分割算法在CortArt2020数据集上的Dice相似系数、召回率和精确度分别优于3D U-Net网络3.83%,5.31%和2.23%. 展开更多

关键词 CTA图像 冠状动脉分割 两阶段分割算法 U-Net

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