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基于生成式对抗网络的冠状动脉CT血管成像运动伪影去除的初步研究
被引量：
6
1
作者
张璐
陈强
+3 位作者
蒋蓓蓓
丁珍红
张丽
解学乾
《上海交通大学学报（医学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第9期1229-1235,共7页
目的·探讨生成式对抗网络(generative adversarial network,GAN)去除冠状动脉(冠脉)CT血管成像(CT angiography,CTA)运动伪影的作用。方法·纳入行单心动周期扫描多时相重建的冠脉CTA受检者,随机选取约80%作为训练组,其余作为...
目的·探讨生成式对抗网络(generative adversarial network,GAN)去除冠状动脉(冠脉)CT血管成像(CT angiography,CTA)运动伪影的作用。方法·纳入行单心动周期扫描多时相重建的冠脉CTA受检者,随机选取约80%作为训练组,其余作为验证组用于验证模型的准确性。研究运动伪影最明显的右冠状动脉(right coronary artery,RCA)中段,将截取图像分为配对的有伪影图像和无伪影清晰参考图像。根据训练组建立GAN模型;在验证组中,使用图像分割软件ITK-SNAP把血管影像从周围组织中分割出来,包括有伪影的、GAN生成的和参考图像。计算有伪影-参考图像(dice1)和GAN生成-参考图像(dice2)的Dice系数。通过比较dice1和dice2的差异,评估GAN去除运动伪影的效果。结果·纳入90例受检者,随机选取71例(11000张图像)为训练组,其余19例(3006张图像)为验证组。基于受检者,RCA中段dice1和dice2分别为0.38±0.19和0.50±0.23,差异有统计学意义(P=0.006);基于图像,RCA中段dice1和dice2分别为0.38±0.20和0.51±0.26,差异有统计学意义(P=0.000)。结论·GAN能够显著减少RCA中段的CTA运动伪影,有望成为去除冠脉CTA图像运动伪影的新方法。
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关键词
人工智能
生成式对抗网络
冠状动脉CT血管成像
运动伪影
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题名
基于生成式对抗网络的冠状动脉CT血管成像运动伪影去除的初步研究
被引量：
6
1
作者
张璐
陈强
蒋蓓蓓
丁珍红
张丽
解学乾
机构
上海交通大学
附属
第一
人民医院
放射科
数坤(北京)网络科技有限公司
上海交通大学附属第一人民医院合作交流部
出处
《上海交通大学学报（医学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第9期1229-1235,共7页
基金
国家自然科学基金面上项目(81971612)
科技部国际合作项目(2016YFE0103000)
+2 种基金
上海市教育委员会高峰高原学科建设计划(20181814)
上海交通大学转化医学交叉研究项目(ZH2018ZDB10)
上海市第一人民医院临床研究创新团队建设项目(CTCCR-2018B04,CTCCR-2019D05)。
文摘
目的·探讨生成式对抗网络(generative adversarial network,GAN)去除冠状动脉(冠脉)CT血管成像(CT angiography,CTA)运动伪影的作用。方法·纳入行单心动周期扫描多时相重建的冠脉CTA受检者,随机选取约80%作为训练组,其余作为验证组用于验证模型的准确性。研究运动伪影最明显的右冠状动脉(right coronary artery,RCA)中段,将截取图像分为配对的有伪影图像和无伪影清晰参考图像。根据训练组建立GAN模型;在验证组中,使用图像分割软件ITK-SNAP把血管影像从周围组织中分割出来,包括有伪影的、GAN生成的和参考图像。计算有伪影-参考图像(dice1)和GAN生成-参考图像(dice2)的Dice系数。通过比较dice1和dice2的差异,评估GAN去除运动伪影的效果。结果·纳入90例受检者,随机选取71例(11000张图像)为训练组,其余19例(3006张图像)为验证组。基于受检者,RCA中段dice1和dice2分别为0.38±0.19和0.50±0.23,差异有统计学意义(P=0.006);基于图像,RCA中段dice1和dice2分别为0.38±0.20和0.51±0.26,差异有统计学意义(P=0.000)。结论·GAN能够显著减少RCA中段的CTA运动伪影,有望成为去除冠脉CTA图像运动伪影的新方法。
关键词
人工智能
生成式对抗网络
冠状动脉CT血管成像
运动伪影
Keywords
artificial intelligence
generative adversarial network
coronary CT angiography
motion artifacts
分类号
R445.3 [医药卫生—影像医学与核医学]
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1
基于生成式对抗网络的冠状动脉CT血管成像运动伪影去除的初步研究
张璐
陈强
蒋蓓蓓
丁珍红
张丽
解学乾
《上海交通大学学报（医学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2020
6
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