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CT虚拟单能量图、非线性融合图及混合能量图3D-nnU-Net模型自动分割进展期胃癌效能
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作者 刘博文 王霄霄 +8 位作者 卢超 王芷旋 张久楼 王泽辉 陆思远 蒋小玥 戚明瑶 潘冬刚 单秀红 《中国医学影像技术》 北大核心 2025年第5期753-758,共6页
目的基于3D-nnU-Net构建自动分割CT虚拟单能量图(VMI)、非线性融合图(NLBI)及混合能量图(MEI)中的进展期胃癌(AGC)模型,并对比其分割效能。方法回顾性分析216例AGC,以其中185例构建、训练及验证模型,按5∶1比例划分训练集(n=154)与测试... 目的基于3D-nnU-Net构建自动分割CT虚拟单能量图(VMI)、非线性融合图(NLBI)及混合能量图(MEI)中的进展期胃癌(AGC)模型,并对比其分割效能。方法回顾性分析216例AGC,以其中185例构建、训练及验证模型,按5∶1比例划分训练集(n=154)与测试集(n=31);以另31例为验证集,评估模型泛化性。基于全腹双能量模式静脉期CT重建70 keV能级VMI(VMI 70 keV)、NLBI及MEI,以3D-nnU-Net分别构建AGC自动分割模型(VMI 70 keV、NLBI及MEI模型)。以手动分割结果为金标准,采用戴斯相似系数(DSC)、交并比(IoU)及平均对称表面距离(ASSD)评估各模型分割测试集及验证集病灶及其中T2期病灶的效能。结果三种模型分割测试集和验证集所有病灶的DSC均>0.80,VMI 70 keV及NLBI模型的DSC及IoU均高于而ASSD低于MEI模型(P均<0.05)。对测试集和验证集中10个T2期AGC(n均=5),MEI模型的DSC均低于VMI 70 keV及NLBI模型、IoU低于VMI 70 keV模型而ASSD高于NLBI模型(P<0.05)。结论基于3D-nnU-Net的VMI 70 keV、NLBI及MEI模型均能有效分割CT所示AGC,前二者效能更优。 展开更多
关键词 胃肿瘤 人工智能 体层摄影术 X线计算机 图像分割
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MRI评估生育及未生育女性髂尾肌形态和功能 被引量:1
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作者 潘冬刚 陆好悦 +6 位作者 吴旭楠 单秀红 耿兴东 唐志洋 卢超 何光剑 程千 《中国医学影像技术》 CSCD 北大核心 2018年第4期581-585,共5页
目的观察MRI评价生育与未生育女性髂尾肌形态及功能的价值。方法对50名健康经产妇(生育组,根据分娩方式分为剖宫产亚组和自然分娩亚组)和17名未生育健康女性(未生育组)于自然状态及增加腹压状态下行MR检查,测量髂尾肌厚度(ICT)、冠状位... 目的观察MRI评价生育与未生育女性髂尾肌形态及功能的价值。方法对50名健康经产妇(生育组,根据分娩方式分为剖宫产亚组和自然分娩亚组)和17名未生育健康女性(未生育组)于自然状态及增加腹压状态下行MR检查,测量髂尾肌厚度(ICT)、冠状位髂尾肌角(cICA)和矢状位髂尾肌角(sICA),比较两种状态下各组间差异。结果自然状态下,生育组右侧和双侧平均sICA均大于未生育组(P均<0.05),两组ICT、左右侧及双侧平均cICA、左侧sICA差异均无统计学意义(P均>0.05);自然分娩亚组双侧平均sICA大于剖宫产亚组(P<0.05)。增加腹压状态下,生育组左侧、右侧及双侧平均sICA均大于未生育组(P均<0.05),两组间ICT及cICA差异均无统计学意义(P均>0.05);自然分娩亚组与剖宫产亚组ICT、sICA及cICA差异均无统计学意义(P均>0.05)。结论 MRI可准确评估女性髂尾肌形态和功能改变。 展开更多
关键词 髂尾肌 磁共振成像 剖宫产术 自然分娩
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