混合模态人体个性化组织介电特性电磁模型的建立与应用研究 被引量：1

1

作者 胡灿 邓官华 +5 位作者 蓝茂英 刘天琪 何钧 张松涛 汤洪明 辛学刚 《中国医疗设备》 2016年第5期23-29,共7页

探究混合模态人体个性化组织介电特性电磁模型的建立,为分析计算电磁场在组织内的分布提供必要的负载模型。本文使用计算机断层扫描(CT)图像和磁共振(MR)图像两种模态建立了混合模态的人体盆腔个性化电磁模型"fusion",同时也... 探究混合模态人体个性化组织介电特性电磁模型的建立,为分析计算电磁场在组织内的分布提供必要的负载模型。本文使用计算机断层扫描(CT)图像和磁共振(MR)图像两种模态建立了混合模态的人体盆腔个性化电磁模型"fusion",同时也单独使用CT图像建立了单一模态的人体盆腔个性化电磁模型"single"。通过计算机仿真对所建立的两种电磁模型进行电磁仿真分别获得其在1.5 T,3 T场强下B1场和局部能量比吸收率(Local SAR)的分布。通过单模态个性化电磁模型和混合模态个性化电磁模型的外观形态、B1场和SAR值分布的比较得出混合模态个性化电磁模型可以获得更加精细的B1场和SAR值的分布。 展开更多

关键词 混合图像模态 介电特性 个性化电磁模型 局部能量比吸收率 B_1场

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人体组织介电特性磁共振断层成像(MR EPT)技术的研究

2

作者 王佳佳 段松 +5 位作者 邓官华 胡灿 何钧 张松涛 汤洪明 辛学刚 《中国医疗设备》 2016年第5期36-39,共4页

人体组织介电特性磁共振断层成像(MR EPT)是利用磁共振射频发射场中包含了组织介电特性分布信息的原理,通过检测磁共振射频发射场,再利用一定的重建算法,得到人体组织介电特性断层成像的新技术,是近几年磁共振领域的前沿研究之一。本文... 人体组织介电特性磁共振断层成像(MR EPT)是利用磁共振射频发射场中包含了组织介电特性分布信息的原理,通过检测磁共振射频发射场,再利用一定的重建算法,得到人体组织介电特性断层成像的新技术,是近几年磁共振领域的前沿研究之一。本文旨在介绍MR EPT基本原理,并以头部组织MR EPT成像为例进行说明。 展开更多

关键词 介电特性磁共振断层成像 电导率 电容率 射频场映射技术 亥姆霍兹方程

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影像组学在鉴别伴结石肾积水是否伴发肾细胞癌中的应用 被引量：5

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作者 张航 李清 +2 位作者 李淑龙 马建华 黄静 《南方医科大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第5期547-553,共7页

目的利用有监督的机器学习方法探讨影像组学分析在鉴别伴结石肾积水是否伴发肾细胞癌中的应用。方法回顾性分析经病理确诊的66例伴结石肾积水患者的腹部CT扫描,其中31例伴发肾细胞癌。对每位患者的三维肿瘤区域提取18个非纹理特征和344... 目的利用有监督的机器学习方法探讨影像组学分析在鉴别伴结石肾积水是否伴发肾细胞癌中的应用。方法回顾性分析经病理确诊的66例伴结石肾积水患者的腹部CT扫描,其中31例伴发肾细胞癌。对每位患者的三维肿瘤区域提取18个非纹理特征和344个纹理特征,并应用无限特征选择技术(InfFS)结合支持向量机分类器的方法(SVM)进行特征选择。最后将最佳特征子集训练SVM分类器并对伴结石肾积水是否伴发肾细胞癌进行预测。结果 12个纹理特征入选最佳特征子集,且SVMInfFS对伴结石肾积水是否伴发肾肿瘤的预测结果如下:感受曲线下面积、准确率、敏感性、特异性、假阳性和假阴性分别为0.907、81.0%、70.0%、90.9%、9.1%和30.0%。临床医生以分类结果作为辅助信息进行诊断的结果如下:准确率、敏感性、特异性、假阳性和假阴性分别为90.5%、80.0%、100%、0.00%、20.0%。结论基于有监督机器学习的计算机辅助分类模型,可有效提取的辅助诊断信息,提高伴结石肾积水是否伴发肾细胞癌的诊断率。 展开更多

关键词 伴结石肾积水 肾细胞癌 影像组学 CT、特征选择 支持向量机

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投影数据恢复方法在低剂量脑灌注CT成像中的应用 被引量：4

4

作者 田秀梅 黄静 +3 位作者 林嘉慧 张忻宇 马建华 边兆英 《南方医科大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第4期470-474,共5页

目的在临床脑灌注CT检查中,对感兴趣区域进行连续动态扫描会使患者承受较大的射线剂量。为降低扫描辐射剂量,对脑灌注CT检查常采用降低扫描电流的形式,但降低射线剂量会使得图像质量严重受损,影响临床诊断。针对这种情况,本文采用一种... 目的在临床脑灌注CT检查中,对感兴趣区域进行连续动态扫描会使患者承受较大的射线剂量。为降低扫描辐射剂量,对脑灌注CT检查常采用降低扫描电流的形式,但降低射线剂量会使得图像质量严重受损,影响临床诊断。针对这种情况,本文采用一种基于惩罚加权最小二乘(PWLS)投影数据恢复的方法用于低剂量脑灌注CT的优质成像。方法该方法充分考虑脑灌注CT投影数据的统计分布特性,根据投影数据的统计特性进行建模,采用PWLS的方法进行数据恢复,然后利用高斯-赛德尔优化算法进行迭代求解。同时,该方法在原始投影数据和PWLS恢复后的投影数据之间引入自适应加权处理,可以更好地恢复投影数据。结果临床数据实验结果表明,基于惩罚加权最小二乘的投影数据恢复方法相比常规的处理方法,能够更好地去除脑灌注CT图像噪声和伪影,同时较好保持图像边缘和细节,提高脑灌注参数图成像质量。结论基于惩罚加权最小二乘的投影数据恢复方法能够更好地抑制脑灌注CT图像的噪声伪影,实现低剂量脑灌注CT优质成像。 展开更多

关键词 低剂量 脑灌注CT 投影数据恢复 惩罚加权最小二乘

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双源CT冠状动脉三维分割算法的研究 被引量：2

5

作者 赵洁 蒋世忠 +1 位作者 黄展鹏 欧陕兴 《生物医学工程研究》 北大核心 2016年第3期197-201,共5页

本研究旨在从心脏双源CT数据中自动精确分割出冠状动脉。采用一种基于多尺度滤波和概率决策的血管自动分割算法。先基于多尺度Hessian矩阵增强图像中的管状结构,再利用最大后验概率基于灰度将体素分为目标和背景2类,最后用26邻域区域生... 本研究旨在从心脏双源CT数据中自动精确分割出冠状动脉。采用一种基于多尺度滤波和概率决策的血管自动分割算法。先基于多尺度Hessian矩阵增强图像中的管状结构,再利用最大后验概率基于灰度将体素分为目标和背景2类,最后用26邻域区域生长法分割出左冠状动脉。实验结果表明,可精确分割出冠状动脉并提取血管中心线。该算法避免了血管泄露问题,无伪血管,无需人工交互,是一种有效的双源CT冠状动脉自动提取方法。 展开更多

关键词 双源CT 冠状动脉 多尺度 HESSIAN矩阵 EM算法

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1.5T、3T和7T下MR EPT核心算法在非均匀组织中的误差比较 被引量：1

6

作者 胥超 段松 +6 位作者 王佳佳 胡灿 邓官华 何钧 张松涛 汤洪明 辛学刚 《中国医疗设备》 2016年第5期15-18,共4页

本文比较了1.5T、3T和7T磁共振介电特性断层成像(MR EPT)核心算法在介电特性非均匀组织中的重建误差。首先,建立介电特性非均匀的电磁模型,仿真计算该模型在不同场强电磁场下的射频发射电磁场分布;其次,利用MR EPT核心算法计算得到成像... 本文比较了1.5T、3T和7T磁共振介电特性断层成像(MR EPT)核心算法在介电特性非均匀组织中的重建误差。首先,建立介电特性非均匀的电磁模型,仿真计算该模型在不同场强电磁场下的射频发射电磁场分布;其次,利用MR EPT核心算法计算得到成像区域组织介电特性分布;最后,比较不同场强非均匀组织介电特性重建结果的误差。结果表明,当场强为1.5T时,重建结果最大相对误差和平均相对误差都最大,而在7T场强下,重建结果的最大相对误差和平均相对误差都最小,不同场强下该算法的重建误差不同,重建误差随场强的增大而减小。 展开更多

关键词 磁共振介电特性成像 组织介电特性 非均匀模型 场强 误差分析

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aFaster RCNN:一种基于平扫CT的多疾病阶段胰腺病灶检测模型

7

作者 梁利渡 张浩杰 +2 位作者 鲁倩 周陈杰 李淑龙 《南方医科大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期755-763,共9页

目的研究基于平扫CT的胰腺病灶检测算法,实现低成本和精准的胰腺病灶自动检测。方法以Faster RCNN为基准模型,构建了名为advanced Faster RCNN(aFaster RCNN)的基于平扫CT胰腺病灶检测模型。该模型使用残差连接网络Resnet50为特征提取... 目的研究基于平扫CT的胰腺病灶检测算法,实现低成本和精准的胰腺病灶自动检测。方法以Faster RCNN为基准模型,构建了名为advanced Faster RCNN(aFaster RCNN)的基于平扫CT胰腺病灶检测模型。该模型使用残差连接网络Resnet50为特征提取模块来提取胰腺病灶的深层图像特征;并针对胰腺病灶形态重新设计了9种检测锚框尺寸来构建RPN模块;同时,提出一种综合考虑病灶形状和解剖结构约束的新型Bounding Box回归损失函数来约束RPN模块回归子网络的训练过程;最后,利用第二阶段的检测器来生成检测框。模型使用来自国内四家临床中心的728例胰腺疾病患者进行训练(518例,约占71.15%)和测试(210例,约占28.85%);并通过消融实验,以及与3种经典目标检测模型SSD、YOLO和CenterNet进行比较的对比实验来验证aFaster RCNN的性能。结果aFaster RCNN胰腺病灶检测模型在测试集图像水平和病人水平上分别获得了73.64%、92.38%的召回率以及45.29%、53.80%的平均精度,均高于所有被比较模型。结论本文方法可以有效提取平扫CT中的胰腺病灶特征来检测胰腺病灶区域。 展开更多

关键词 平扫CT 胰腺癌 病灶检测

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腓肠肌羽状角的超声自动测量 被引量：2

8

作者 潘庆亚 陈朝宏 +3 位作者 王青 黄庆华 陈武凡 冯前进 《南方医科大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第8期1116-1121,共6页

目的本文提出腓肠肌羽状角的一种基于超声射频信号的互相关自动测量方法。方法本文采集正常人体腓肠肌与仿真腓肠肌体模的超声射频信号,重建超声图像,确定肌束的搜索起始点,采用互相关算法自动跟踪肌束膜和肌腱膜,绘出肌束线和肌腱膜线... 目的本文提出腓肠肌羽状角的一种基于超声射频信号的互相关自动测量方法。方法本文采集正常人体腓肠肌与仿真腓肠肌体模的超声射频信号,重建超声图像,确定肌束的搜索起始点,采用互相关算法自动跟踪肌束膜和肌腱膜,绘出肌束线和肌腱膜线,计算两线之夹角,即为腓肠肌羽状角,并检验自动与手动两种测量方法的可重复性及一致性。结果利用互相关自动测量方法可准确测量出体膜中仿真肌束羽状角,其测量值的均值与理论值之间的差异小于1°。利用互相关自动测量方法与手动测量方法获得的正常人体腓肠肌羽状角分别为20.48°±0.47°与21.49°±1.79°,两种方法的变异系数CV值均小于3%,均方根误差均小于1°。Bland-Altman差值法分析结果表明两种方法的一致性良好。结论本文所提出的腓肠肌羽状角自动测量方法是基于超声射频信号的互相关算法,其测量结果与手动测量结果基本一致,在较严重的噪声情况下仍可跟踪腓肠肌的肌束走向,自动测量腓肠肌的羽状角。 展开更多

关键词 腓肠肌 羽状角 超声射频信号 互相关算法

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“E骨”-反肩置换术一站式术前规划系统

9

作者 李穆 米昀 +4 位作者 沈世文 吴心远 严静东 陈滨 曹蕾 《南方医科大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期967-973,共7页

目的为提高反肩置换术术前规划的精准度和效率,本研究开发了“E骨”—反肩置换术一站式术前规划系统。方法利用nnU-net深度神经网络进行肩胛骨分割,获得精确的肩胛骨分割结果;结合骨密度、上下倾角和入钉长度3个关键因素自动定位基座,... 目的为提高反肩置换术术前规划的精准度和效率,本研究开发了“E骨”—反肩置换术一站式术前规划系统。方法利用nnU-net深度神经网络进行肩胛骨分割,获得精确的肩胛骨分割结果;结合骨密度、上下倾角和入钉长度3个关键因素自动定位基座,并计算出手术规划所需定量参数;结合关节盂形态和基座定位信息生成个性化导板;编写系统界面,将各部分功能模块化组装便于使用,提供交互操作与规划结果显示的功能。结果构建出“E骨”术前规划系统。本系统与Mimics系统相比,减少了规划过程中繁琐的手动调整,平均入钉长度规划结果长于Mimics系统,且规划时间缩短86%。本系统肩胛骨分割精度达到99.93%,较Mimics更高。结论本研究为反肩置换术提供了一套一站式的高效、精准的术前规划方案,具有广泛的临床应用前景。 展开更多

关键词 一站式 反肩置换术 术前规划系统 肩胛骨分割 基座定位

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基于多模态多示例学习的免疫介导性肾小球疾病自动分类方法

10

作者 龙楷兴 翁丹仪 +3 位作者 耿舰 路艳蒙 周志涛 曹蕾 《南方医科大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期585-593,共9页

目的探讨如何利用多模态深度学习方法,联合光学显微镜(OM)、免疫荧光显微镜(IM)及透射电子显微镜(TEM)对应的3种图像进行免疫介导性肾小球疾病分类。方法基于273例患者的病理图像进行回顾性研究,构建多模态多示例模型对3种免疫介导性的... 目的探讨如何利用多模态深度学习方法,联合光学显微镜(OM)、免疫荧光显微镜(IM)及透射电子显微镜(TEM)对应的3种图像进行免疫介导性肾小球疾病分类。方法基于273例患者的病理图像进行回顾性研究,构建多模态多示例模型对3种免疫介导性的肾小球疾病——免疫球蛋白A肾病(IgAN)、膜性肾病(MN)、狼疮性肾炎(LN)进行分类。该模型采用示例水平的多示例学习(I-MIL)方法挑选患者的TEM图像并与同一患者的OM图像和IM图像进行多模态特征融合。通过该模型与单模态、双模态模型的比较,探究3种模态之间的不同组合形式以及模态特征融合方式的特性。结果联合OM、IM以及TEM图像建立的多模态多示例模型准确率为(88.34±2.12)%,优于准确率为(87.08±4.25)%的最优的单模态模型,以及准确率为(87.92±3.06)%的最优的双模态模型。结论本研究成功建立基于OM、IM及TEM三种模态图像的多模态多示例模型,并验证了采用多示例学习结合多模态学习方法对免疫介导性肾小球疾病分类的有效性。 展开更多

关键词 肾活检病理 肾小球疾病 深度学习 多模态融合 多示例学习

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肾小球超微结构分割算法:基于区域级对比学习的深度模型 被引量：1

11

作者 林国钰 张桢泰 +4 位作者 路艳蒙 耿舰 周志涛 路利军 曹蕾 《南方医科大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期815-824,共10页

目的为了提高深度模型对电子显微镜图像中肾小球超微结构的分割性能,提出了一种基于超微结构语义相似性的区域级自监督对比学习方法USRegCon。方法USRegCon使用大量无标记数据对模型进行预训练,该预训练过程包括3个步骤:(1)模型对图像... 目的为了提高深度模型对电子显微镜图像中肾小球超微结构的分割性能,提出了一种基于超微结构语义相似性的区域级自监督对比学习方法USRegCon。方法USRegCon使用大量无标记数据对模型进行预训练,该预训练过程包括3个步骤:(1)模型对图像中超微结构信息进行编码和解码,并根据超微结构的语义相似性自适应地将图像划分为多个区域;(2)依据所划分的区域,使用区域池化操作提取出每个区域的一阶灰度区域表示和深度语义区域表示;(3)对于一阶灰度区域表示,构建了灰度损失函数,目标为最小化区域内的灰度差异和最大化区域间的灰度差异。对于深度语义区域表示,构建了语义损失函数,目标为最大化表示空间中正区域对的相似性和负区域对的差异性。这两个损失函数将联合对模型进行预训练。结果基于私有数据集GlomEM,USRegCon在肾小球滤过屏障三层超微结构的分割任务中,对基底膜、内皮细胞和足细胞均获得了良好的分割结果,Dice系数分别为85.69±0.13%、74.59±0.13%和78.57±0.16%。该结果优于现有的多种图像级、像素级和区域级自监督对比学习方法,并逼近基于大规模标记数据集ImageNet的全监督预训练方法。结论USRegCon促进模型从大量无标记数据中学习有益的区域表示,弥补了标记数据不足的缺陷,提升了模型对肾小球超微结构的识别和边缘分割能力。 展开更多

关键词 肾小球超微结构分割 电子显微镜 标记数据稀缺 自监督对比学习

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基于稀疏视角合成引导脊柱手术导航中的3D/2D配准

12

作者 张文聪 赵磊 +1 位作者 周宇佳 冯前进 《数字医学与健康》 2024年第1期4-15,共12页

目的开发一种基于稀疏视角合成的深度学习框架,以引导术前CT图像和术中X线图像的3D/2D配准,从而应用于图像引导的脊柱外科手术导航。方法提出一种新颖的稀疏视角合成引导配准(SVSCReg)方法。SVSCReg包括稀疏视角循环合成路径、自重建路... 目的开发一种基于稀疏视角合成的深度学习框架,以引导术前CT图像和术中X线图像的3D/2D配准,从而应用于图像引导的脊柱外科手术导航。方法提出一种新颖的稀疏视角合成引导配准(SVSCReg)方法。SVSCReg包括稀疏视角循环合成路径、自重建路径和渐进式3D位姿估计路径。(1)稀疏视角循环合成路径提取术中3D特征:基于生成对抗网络从单一视角合成其对应正交位视角,并循环此过程,合成过程引入可微分反投影模块以重建术中3D几何特征,将3D/2D配准转化为特征水平上的3D/3D配准;(2)自重建路径提取术前3D特征:基于自重建路径,提取丰富且关键的术前3D几何特征;(3)渐进式3D位姿估计路径:将术前3D几何特征作为固定特征,正交位视角循环生成得到两个术中3D几何特征作为浮动特征,两次渐进式估计得到最终的位姿参数。结果在公开的CTSpinelk大规模脊柱数据集上验证了该方法。相比于传统方法和其他深度学习方法,SVSCReg都获得了较好的配准结果。对于(±10°,±10mm)小位移数据集I,平均旋转和平移估计误差分别为(0.08±0.07)°、(0.12+0.16)mm;对于(±45,±50mm)大位移数据集Ⅱ,平均旋转和平移估计误差分别为(0.76±0.80)(0.83±0.89)mm。两个数据集的平均目标配准误差分别为(0.28±0.21)、(2.03±1.25)mm。结论SVSCReg仅基于术中单一视角图像作为输人提取术中3D特征,减轻了以往文献中多视角和正交位视角提取术中3D特征的限制性约束;3D特征水平估计位姿参数保证了算法鲁棒性(robustness)和实时性;渐进式位姿估计参数有效解决大位姿差异估计问题。综上,SVSCReg对于临床脊柱疾病手术规划和手术导航系统具有巨大的潜力。 展开更多

关键词 3D/2D配准 手术导航 视角合成 几何特征 渐进式

原文传递

基于正交视角X线图像重建的3D/2D配准方法 被引量：1

13

作者 弥佳 周宇佳 冯前进 《南方医科大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第9期1636-1643,共8页

目的研究一种用于脊柱外科手术导航中术前CT图像与术中X线图像的3D/2D配准方法。方法本文构建了一个基于3D图像重建的3D/2D配准算法。该算法对2D正交视角X线图像进行3D图像重建,将问题转换为了3D/3D配准;结合了重建和配准两个任务构建... 目的研究一种用于脊柱外科手术导航中术前CT图像与术中X线图像的3D/2D配准方法。方法本文构建了一个基于3D图像重建的3D/2D配准算法。该算法对2D正交视角X线图像进行3D图像重建,将问题转换为了3D/3D配准;结合了重建和配准两个任务构建端对端的框架,并最终在3D流形空间中度量测地距离完成配准。结果我们在公开数据集CTSpine1k上进行了实验。在两个具有不同大小初始配准误差的测试集上进行测试,对于较小初始误差的数据,达到了0.115°±0.095°的旋转估计误差和0.144±0.124 mm的平移估计误差;对于较大初始误差的数据,达到了0.792°±0.659°的旋转估计误差和0.867±0.701mm的平移估计误差。结论本文提出的方法能在满足实时需求的同时,实现鲁棒、精确的3D/2D配准,有望进一步提高脊柱外科导航性能。 展开更多

关键词 3D/2D配准 手术导航 重建 深度学习

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基于高阶奇异值分解和Rician噪声校正模型的扩散加权图像去噪算法 被引量：5

14

作者 徐朴 郭莉 +1 位作者 冯衍秋 张鑫媛 《南方医科大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第9期1400-1408,共9页

目的研究一种新颖的基于高阶奇异值分解(HOSVD)的扩散加权图像去噪算法,用以提高扩散加权(DW)图像的信噪比以及后续量化参数的准确性。方法我们提出一种基于HOSVD稀疏约束和Rician噪声校正模型的去噪方法,将Rician噪声信号期望融合到传... 目的研究一种新颖的基于高阶奇异值分解(HOSVD)的扩散加权图像去噪算法,用以提高扩散加权(DW)图像的信噪比以及后续量化参数的准确性。方法我们提出一种基于HOSVD稀疏约束和Rician噪声校正模型的去噪方法,将Rician噪声信号期望融合到传统的HOSVD去噪框架中,从而能够直接对带有Rician噪声的DW图像进行去噪。此外,考虑到对相似块组成的高维数组进行HOSVD去噪处理,容易引入条形伪影,因此本文直接对每个局部DW图像块进行HOSVD去噪,从而解决了条形伪影问题。为了验证所提方法的有效性,我们将本方法与低秩+边缘约束(LR+Edge)、基于全局指导下的局部高阶奇异值分解(GL-HOSVD)、基于块匹配的三维滤波(BM3D)和非局部均值(NLM)4种去噪算法进行了实验对比。结果实验结果表明,所提方法能够有效降低DW图像噪声,同时较好的保留图像细节以及边缘结构信息。无论是从DW图像的峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)以及各向异性分数均方根误差定量指标,还是从去噪图像和各向异性分数图的视觉效果来看,本算法都要明显优于LR+Edge,BM3D和NLM。此外,GL-HOSVD虽然可以得到较好的去噪结果,但是在高噪声水平下,会引入条形伪影,而本文方法不但可以得到较好的去噪结果,并且不存在伪影问题。结论本文提出了一种新颖的HOSVD去噪方法,可以直接处理带有Rician噪声的DW图像,并且解决了同类算法中伪影问题,去噪效果明显,能够为临床提供更准确的量化参数结果,更好服务于临床影像诊断。 展开更多

关键词 扩散磁共振成像 图像去噪 高阶奇异值分解 Rician噪声

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