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动脉瘤性颅内出血的自动检测和血肿分割方法 被引量:1
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作者 周海柱 张东 +1 位作者 胡平 祝新根 《分子影像学杂志》 2023年第3期389-397,共9页
目的提出一种端到端的颅内动脉瘤破裂引起的颅内出血多类型血肿全自动分割方法。方法选择颅内动脉瘤破裂引起的颅内出血644例CT影像数据,按8:2的比例分为训练集和测试集。首先通过区域生长的方式获取脑组织区域,然后利用深度学习对出血... 目的提出一种端到端的颅内动脉瘤破裂引起的颅内出血多类型血肿全自动分割方法。方法选择颅内动脉瘤破裂引起的颅内出血644例CT影像数据,按8:2的比例分为训练集和测试集。首先通过区域生长的方式获取脑组织区域,然后利用深度学习对出血区域进行多类型血肿分割。结果测试集上的结果表明,蛛网膜下腔出血、脑实质出血、脑室内出血和颅内出血的Dice系数分别为62.13%、68.64%、50.08%、71.10%。结论本文提出的分割网络可以有效地对颅内动脉瘤破裂引起的颅内出血完成多类型血肿分割,配合脑组织提取算法可以在未处理的临床数据上自动完成端到端的处理流程。该方法有效提升颅内动脉瘤破裂引起的颅内出血的诊治效率,有较好的临床应用价值。 展开更多
关键词 多类型血肿分割 深度学习 颅内动脉瘤 颅内出血 特征融合
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