目标是分割准确的气道树模型。一方面,二元气道分割结果中只保留最大连通域结果,为了衡量结果的完整性和连通性,使用树长检测率(TD)和分支检测率(BD),具体来说,TD是正确检测到的相对于参考标签中总树长的分数,BD是正确检测到的分支相对于参考标签中存在的分支总数的百分比,如图1显示了气道结构的解析。 另一方面,我们...
本文提出了一种基于并行空洞卷积的2.5D胸腔CT气道自动分割方法,以提高分割的准确性和效率。 二、相关工作 在医学影像处理领域,深度学习已被广泛应用于图像分割任务。其中,卷积神经网络(CNN)因其强大的特征提取能力在图像分割中得到了广泛应用。在气道分割方面,基于U-Net架构的模型已被证明具有较好的性能。然而,传统的...
5、验证集分割结果 左图是金标准结果,右图是网络预测结果。 任务二、纤维化患者生存率分类 1、首先采用肺分割方法提取肺部区域,再将肺部mask与气管mask相加后再求最大连通域后,再根据合并的maskROI从原始图像提取ROI区域。 2、分析ROI图像,得到图像平均大小是389x273x456,因此将图像缩放到固定大小192x192x256。图像...
《基于并行空洞卷积的2.5D胸腔CT气道自动分割》一、引言在医学图像处理领域,基于CT扫描的图像分析,尤其是对于肺部气道的准确分割,已成为众多科研工作者研究的热点。准确的气道分割不仅能够辅助医生在疾病诊断和治疗中做出更为精确的判断,还能够为机器学习和人工智能系统提供重要数据支撑。传统的气道分割方法多依赖于复杂的...
高精度肺部气道的分割及骨架中心线的提取.pdf,摘要 摘要 近年来,随着医学成像技术的蓬勃发展,多层螺旋CT在临床上被广泛使 用,使医生可以获得大量的高精度的CT断层扫描,大大提高了相关疾病的正 确诊断率。但是大批量的CT层片所产生的繁重读片任务容易使影像诊断医生 产生
为解决手术导航中气道模型精度不足的问题,提出了一种基于坐标信息与多尺度并行网络的气道分割方法.首先通过并行网络分别学习不同尺度的气道特征,以解决不同尺寸气道之间的特征冲突问题.其次提出坐标引导的上采样模块,通过浅层特征中的坐标信息指导深层特征进行特征重建,限制目标的空间位置,提高模型精度.最后提出通道引导的...
注意力与组合损失的气道分割方法直接从输入图像产生气道目标分割映射.该方法考虑到气道结构的连通性,采用3D UNet作为分割网络的基础架构.本文针对基础架构在分割气道目标时产生的缺失,断裂问题,在网络架构中引入一种混合注意力模块,使网络在训练过程中更关注前景区域,抑制背景区域的识别,缓解了欠分割问题.同时,认识到原...
摘要：目的构建一种基于人工神经网络深度学习的胸腔CT气道的自动分割方法，以提高临床诊疗效率并减轻放射医师工作负担遥方法对公开的60例胸腔CT数据集随机选取11000张气道CT图像进行处理，构建并行空洞卷积的浅层U-Net的神经网络模型，融合胸腔CT的横断面、矢状面和冠状面三个维度的解剖信息和全局结构连通性实现对胸腔气道...
医疗机器人研究院杨广中教授团队提出了一种基于CT图像的精确气道和动脉静脉分割算法,对细小的外围支气管与动静脉区分具有较高的准确性。首先,使用特征校准模块,有效提取空间信息并保留激活区域的相对优先权,这有益于随后的逐通道重新校准。然后,引入注意蒸馏模块以加强管状对象的表示学习。细粒度高分辨率注意力特征中的细...
最终,得出了一些有效的方法来解决共性问题,以应对肺气道分割的挑战。 解决方案1:多级解决方案 多阶段训练已经证明了在肺气道分割上的优势。首先,肺部区域提取是一种简单而有效的硬注意力机制,可以关注相关的区域,可以应对泄漏挑战(C1)。其次,初始训练阶段可以获得初步预测,为后续提供有用的信息训练阶段以获得更完整的...