计算机辅助手术系统在评估儿童肝血管瘤转归中的应用

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作者 修文丽 赵彩红 +6 位作者 刘洁 王雪峰 王菲菲 张警丽 朱荣坤 郝希伟 董蒨 《临床小儿外科杂志》 北大核心 2025年第1期53-57,共5页

目的探讨计算机辅助手术系统(Hisense CAS)在评估普萘洛尔治疗儿童肝血管瘤疗效中的临床价值。方法回顾性分析2010年1月至2020年12月于青岛大学附属医院小儿外科行口服普萘洛尔治疗的21例肝血管瘤患儿临床资料,应用Hisense CAS将患儿的C... 目的探讨计算机辅助手术系统(Hisense CAS)在评估普萘洛尔治疗儿童肝血管瘤疗效中的临床价值。方法回顾性分析2010年1月至2020年12月于青岛大学附属医院小儿外科行口服普萘洛尔治疗的21例肝血管瘤患儿临床资料,应用Hisense CAS将患儿的CT资料进行三维重建,分析瘤体与血管关系、肝脏和瘤体体积等三维特征。结果本研究中男12例、女9例;局灶型16例,多发型4例,弥漫型1例;肝右叶9例,肝左叶9例,累及双叶3例。普萘洛尔治疗前后肿瘤明显减小,三维重建结果显示治疗前肿瘤体积56.8(26.0,168.4)cm^(3),治疗后减少至10.9(8.3,22.2)cm^(3);治疗前肿瘤占肝脏总体积百分比为23.1%(10.7%,53.6%),治疗后降低为3.7%(2.7%,8.1%);差异均具有统计学意义(P<0.05)。普萘洛尔治疗后,肿瘤体积缩小百分比为70.0%(47.6%,89.0%),正常肝脏体积增大百分比8.3%(2.5%,14.4%)。结论Hisense CAS三维重建在儿童肝血管瘤体积评估方面具有优势,而重建后的肝脏体积、肿瘤占肝脏体积的百分比等整体指标也为肿瘤转归的评估提供了新角度。 展开更多

关键词 肝血管瘤 普萘洛尔 外科手术 儿童

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计算机辅助手术系统在儿童节细胞神经母细胞瘤手术中的应用

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作者 李美娇 修文丽 +7 位作者 吴雄伟 张天一 苏南 王菲菲 杨霞 张桓瑜 王雪峰 董蒨 《临床小儿外科杂志》 北大核心 2025年第4期345-350,共6页

目的探讨计算机辅助手术系统在儿童节细胞神经母细胞瘤手术中的应用价值。方法回顾性分析2013年1月至2023年12月在青岛大学附属医院小儿外科接受手术治疗的33例节细胞神经母细胞瘤患儿临床资料,根据术前是否应用Hisense CAS进行三维重建... 目的探讨计算机辅助手术系统在儿童节细胞神经母细胞瘤手术中的应用价值。方法回顾性分析2013年1月至2023年12月在青岛大学附属医院小儿外科接受手术治疗的33例节细胞神经母细胞瘤患儿临床资料,根据术前是否应用Hisense CAS进行三维重建,将患儿分为二维CT组(n=17)和三维重建组(n=16),采用Mann-Whitney U检验、χ2检验或Fisher精确概率法比较两组患儿在手术时间、术中失血量、术后住院时间及复发情况等方面的差异。结果三维重建组手术时长(131.40±41.60)min,短于二维CT组的(169.39±57.82)min;术中失血量20(10.0,27.5)mL,少于二维CT组的30(20.0,60.0)mL;术后引流管留置时间也短于二维CT组,差异均有统计学意义(P<0.05)。两组均随访至2024年4月,二维CT组中3例复发、1例死亡。三维重建组患儿术中情况与术前三维重建结果高度一致,均完整切除肿瘤,无一例残留,随访期间均存活,无一例复发与转移。结论采取计算机辅助手术系统进行三维重建,通过对节细胞神经母细胞瘤进行术前影像评估,可以辅助设计和优化手术方案,使手术更加精准、安全,对儿童节细胞神经母细胞瘤的手术治疗具有重要的指导意义。 展开更多

关键词 神经母细胞瘤 节细胞神经母细胞瘤 外科手术 计算机辅助手术 治疗结果 儿童

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计算机辅助手术系统对各年龄段小儿肝脏体积的大数据分析及临床意义 被引量：6

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作者 耿耿 崔楷悦 +10 位作者 朱呈瞻 周显军 董蒨 张虹 邢茂青 鹿洪亭 姜忠 郝希伟 魏宾 赵静 张桓瑜 《临床小儿外科杂志》 CAS 2017年第4期335-340,共6页

目的应用海信CAS计算机辅助手术系统获取儿童各年龄段肝脏体积并进行大数据分析,建立中国儿童肝脏体积范围标准,为医疗和科研提供参考。方法应用海信CAS计算机辅助手术系统对696例国内儿童肝脏的CT影像资料进行三维重建,其中对增强CT进... 目的应用海信CAS计算机辅助手术系统获取儿童各年龄段肝脏体积并进行大数据分析,建立中国儿童肝脏体积范围标准,为医疗和科研提供参考。方法应用海信CAS计算机辅助手术系统对696例国内儿童肝脏的CT影像资料进行三维重建,其中对增强CT进行肝脏及肝脏脉管系统、胆囊三维重建共457例(男201例,女256例),对平扫CT进行肝脏三维重建共239例(男129例,女110例)。按照年龄划分成19组,统计海信CAS计算机辅助手术系统测量的各年龄段研究对象肝脏体积及性别,最后进行统计学分析。结果同一年龄段(13~18岁年龄段除外)不同性别肝脏体积不存在差异(P>0.05)。各年龄段研究对象男女性别差异及年龄与体积线性相关关系如下:0~3岁:男女性别间无差异(P>0.05),年龄x(月)与肝脏体积y(cm^3)的正相关关系极其明显,回归方程y=9.344x+198.68(P<0.05,r=0.861 1)。3~6岁:男女性别间无差异(P>0.05),回归方程y=5.228 3x+309(P<0.05,r=0.614 2)。6~12周岁:男女性别间无差异(P>0.05),回归方程y=71.252x+272.63(P<0.05,r=0.801 0)。12~18周岁:男女性别间存在差异(P<0.05),男性肝脏体积大于女性肝脏体积,回归方程y=40.571x+657.82(P<0.05,r=0.577 4)。结论小儿肝脏体积随年龄变化而变化,这一研究初步建立了中国小儿肝脏体积的范围标准,在小儿肝脏形态学、肝脏再生、肝脏功能、肝胆外科以及小儿肝脏移植等领域具有一定的参考价值。 展开更多

关键词 肝脏体积 大数据分析 数字医学 肝脏体积模型

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计算机辅助手术系统指导小儿肝脏肿瘤精准手术 被引量：10

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作者 董蒨 周显军 《临床小儿外科杂志》 CAS 2017年第6期533-536,共4页

随着小儿肿瘤学研究的深入，肿瘤患儿的生存率和生存质量得到明显改善。小儿原发性肝脏肿瘤占小儿肿瘤总发病率的1％～4％，居第10位。由于肝脏解剖的复杂性以及小儿的特殊性，小儿肝脏肿瘤的治疗较成人更具挑战性，对手术精细度的要求... 随着小儿肿瘤学研究的深入，肿瘤患儿的生存率和生存质量得到明显改善。小儿原发性肝脏肿瘤占小儿肿瘤总发病率的1％～4％，居第10位。由于肝脏解剖的复杂性以及小儿的特殊性，小儿肝脏肿瘤的治疗较成人更具挑战性，对手术精细度的要求也更高。肝脏肿瘤按照性质分为良性肿瘤和恶性肿瘤。良性肿瘤约占40％， 展开更多

关键词 小儿肿瘤 肝脏肿瘤 手术系统 计算机辅助 良性肿瘤 生存质量 肿瘤患儿 总发病率

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数字医学在小儿肝胆胰外科中的应用 被引量：5

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作者 周显军 董蒨 《临床小儿外科杂志》 CAS 2017年第4期328-331,共4页

数字医学(digital medicine)是现代医学与数字化技术相结合、以医学为主体,涵盖计算机科学、数学、信息学、机械工程学、生物医学工程学等多学科的一门前沿交叉学科[1];是以现代数字化技术为工具,解释医学现象,解决医学问题,探讨医学机... 数字医学(digital medicine)是现代医学与数字化技术相结合、以医学为主体,涵盖计算机科学、数学、信息学、机械工程学、生物医学工程学等多学科的一门前沿交叉学科[1];是以现代数字化技术为工具,解释医学现象,解决医学问题,探讨医学机理,提高生存质量的科学;其基本内涵是采用数字化技术提高临床诊疗水平。随着现代外科多维价值观的确立和医学实践确定性的不断提高,传统外科进入以“个性化、精准化、微创化与远程化”为特征的精准外科时代[2-3]。小儿肝胆疾病特别是先天性肝胆疾病在亚洲非常常见,发病率远高于欧美国家。因此小儿肝胆外科学的发展对于广大人民群众特别是我国儿童的健康、医疗非常重要,对于我国该领域的学术研究也具有极为重要的意义。 展开更多

关键词 肝胆胰外科 数字医学 小儿 生物医学工程学 数字化技术 计算机科学 肝胆疾病 肝胆外科学

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3D打印辅助颌面骨缺损与畸形的临床精准修复重建 被引量：14

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作者 杨光辉 袁荣涛 +3 位作者 王静 刘延山 贾暮云 董蒨 《实用口腔医学杂志》 CSCD 北大核心 2017年第4期492-495,共4页

目的:探讨3D打印技术在颌面骨缺损与畸形的修复重建手术中的应用价值。方法:治疗颌面骨缺损与畸形手术病例6例。术前行三维CT扫描、重建并3D打印1∶1实物模型。根据模型进行疾病诊断、手术设计及植入物的预制。结果:3D打印的头模全方位... 目的:探讨3D打印技术在颌面骨缺损与畸形的修复重建手术中的应用价值。方法:治疗颌面骨缺损与畸形手术病例6例。术前行三维CT扫描、重建并3D打印1∶1实物模型。根据模型进行疾病诊断、手术设计及植入物的预制。结果:3D打印的头模全方位显示了骨缺损及病变区域的状况,实现了生物修复板的术前、体外精确预制;实证了头影测量分析的结果,实现了真正意义上的模型外科;利用镜像模型进行重建板精确弯制,恢复了患者面型及下颌骨高度。结论:3D打印能全方位、直观、精确地显示颌面骨的三维空间关系,对于颌面骨缺损与畸形的修复重建手术有极大的临床指导价值。 展开更多

关键词 3D打印 颌骨 修复重建

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肝门静脉左支分支分型的数字化研究及编码分析 被引量：2

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作者 刘珂 薄开蕊 +4 位作者 赵睿 苑航 刘琳 周显军 陈忠恒 《中国临床解剖学杂志》 CSCD 北大核心 2019年第1期25-29,共5页

目的探究肝门静脉左支新的分型和研究方法,为肝数字解剖研究提供数据和参考。方法应用Hisense CAS对110例国人上腹部增强CT数据进行肝血管三维重建,准确显示肝门静脉左支的三维图像。分析肝门静脉左支分支的形态特点及分布规律,进行编... 目的探究肝门静脉左支新的分型和研究方法,为肝数字解剖研究提供数据和参考。方法应用Hisense CAS对110例国人上腹部增强CT数据进行肝血管三维重建,准确显示肝门静脉左支的三维图像。分析肝门静脉左支分支的形态特点及分布规律,进行编码并统计分析。结果根据门静脉左支走行特点可分为6型:Ⅰ型61例(55.45%),Ⅱ型29例(26.36%),Ⅲ型13例(11.82%),Ⅳ型4例(3.64%),Ⅴ型2例(1.82%),Ⅵ型1例(0.91%)。结论 Hisense CAS能够准确地显示肝门静脉三维影像,方便进行肝内管道观察,为肝门静脉分支分型的数字解剖学研究提供了很好的工具;针对较大数据的观测,用编码的方法非常方便统计分析。 展开更多

关键词 肝门静脉 分支分型 数字解剖 三维 编码

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基于MBF RCNN的慢性肾病检测与肾脏超声图像分割

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作者 王茹 赵希梅 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第8期242-252,272,共12页

针对目前慢性肾病诊断耗时耗力,人工诊断困难以及识别、分割准确率较低等情况,提出一种能够结合肾小球滤过率指标以及图像纹理特征进行综合分析的实例分割模型MBF RCNN,并提高了在慢性肾病分期上检测分割的准确率。针对基线网络识别精... 针对目前慢性肾病诊断耗时耗力,人工诊断困难以及识别、分割准确率较低等情况,提出一种能够结合肾小球滤过率指标以及图像纹理特征进行综合分析的实例分割模型MBF RCNN,并提高了在慢性肾病分期上检测分割的准确率。针对基线网络识别精度较低的情况,提出特征融合模块,自适应地融合多尺度特征层,并降低不同层次特征图的不一致性,提升检测的准确率。针对分割边界模糊问题,融入自注意力机制,以充分学习图像的空间特征;加入边界细化模块,进一步优化分割的边界。模型使用新的组合损失函数提高模型的准确度。建立慢性肾病数据集,并在此数据集上与其他先进的实例分割模型进行了比较,在mAP上比基线网络Mask RCNN提升约3百分点,在分割精度上比基线提升了3.46百分点。 展开更多

关键词 慢性肾病 FFM 边界细化模块 自注意力机制 实例分割

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基于方向特征显著性计算的MRI脑图像肿瘤检测

9

作者 蹇木伟 王瑞红 +2 位作者 举雅琨 朱呈瞻 董军宇 《南京信息工程大学学报（自然科学版）》 CAS 2019年第6期722-726,共5页

本文提出了一种利用方向性特征进行显著性建模的MRI脑图像肿瘤自动检测算法.该模型首先将MRI脑图像进行预处理,去除掉图像中头骨区域的干扰;然后使用基于方向特征的显著性检测增加病变区域的对比度,实现更准确地提取肿瘤图像区域.本文... 本文提出了一种利用方向性特征进行显著性建模的MRI脑图像肿瘤自动检测算法.该模型首先将MRI脑图像进行预处理,去除掉图像中头骨区域的干扰;然后使用基于方向特征的显著性检测增加病变区域的对比度,实现更准确地提取肿瘤图像区域.本文算法在脑图像数据集上进行了大量的实验,并且与主流的肿瘤自动检测方法进行了对比,证明了本文算法的有效性,并为医生提供可靠的辅助诊断和临床参考. 展开更多

关键词 肿瘤检测 方向特征 显著性计算 显著性检测

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鲁棒的超声图像肝硬化识别方法 被引量：2

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作者 雷一鸣 赵希梅 +2 位作者 于可歆 王国栋 郭卫东 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2016年第10期1460-1467,共8页

为了减少利用超声图像进行肝硬化诊断时临床医师的主观性对诊断准确性的影响,首次提出了一种利用Gabor变换和LBP特征融合的方法对肝硬化和正常肝脏进行识别。首先对原始肝脏样本分别提取其Gabor特征和LBP特征,然后将这两种特征进行融合... 为了减少利用超声图像进行肝硬化诊断时临床医师的主观性对诊断准确性的影响,首次提出了一种利用Gabor变换和LBP特征融合的方法对肝硬化和正常肝脏进行识别。首先对原始肝脏样本分别提取其Gabor特征和LBP特征,然后将这两种特征进行融合,得到鲁棒性较强的特征,并利用C-SVM进行训练和分类。该方法克服了超声环境下肝脏图像所受的光照影响、边缘模糊,以及在尺度因素的影响下,其病变区域与正常区域的纹理用肉眼很难区分等困难,对正常肝脏和肝硬化的识别精度达到了100%,说明提出的方法可有效提高在超声环境下对肝硬化的诊断准确率,减少临床医师主观性的影响。 展开更多

关键词 GABOR变换 LBP特征 C—SVM 特征融合 尺度因素

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基于DYOLO神经网络的超声图像肾脏检测 被引量：2

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作者 刘奇 赵丽霞 +1 位作者 郑曙光 赵希梅 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2021年第7期307-313,共7页

为便于慢性肾脏疾病的计算机辅助诊断,提出一种基于DYOLO神经网络学习模型的自动超声图像肾脏检测方法。将YOLOv3和可变形卷积网络集成在一个端到端学习框架中,使得DYOLO可根据肾脏的大小和形状自适应调节接收域,以适应肾脏的各种纹理... 为便于慢性肾脏疾病的计算机辅助诊断,提出一种基于DYOLO神经网络学习模型的自动超声图像肾脏检测方法。将YOLOv3和可变形卷积网络集成在一个端到端学习框架中,使得DYOLO可根据肾脏的大小和形状自适应调节接收域,以适应肾脏的各种纹理特征形变,实现临床超声图像中肾脏的自动检测。在自制Kidney Detec超声图像肾脏检测数据集上的实验结果表明,该方法在DYOLO网络模型的图像输入尺寸为416像素×416像素和608像素×608像素的情况下分别取得了89.6%和90.5%的平均精度均值,相比基于深度学习的目标检测方法具有更高的检测速度和检测精度,适用于慢性肾脏疾病的早期诊断。 展开更多

关键词 慢性肾脏疾病 计算机辅助诊断 深度神经网络 超声图像 目标检测

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胸腹壁巨大淋巴管瘤1例报告及文献复习 被引量：1

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作者 崔楷悦 苏南 +1 位作者 段于河 董蒨 《临床小儿外科杂志》 CAS 2018年第9期717-718,共2页

淋巴管瘤是一种淋巴管源性的良性病变,属于错构瘤,好发于男性,2岁以前发病人数占总发病人数的80%～90%.淋巴管瘤可发生在含有淋巴组织的任何部位,绝大多数发生在颈部、腋窝和四肢[1],目前针对发生于胸一腹部的巨大淋巴管瘤报道相对较少... 淋巴管瘤是一种淋巴管源性的良性病变,属于错构瘤,好发于男性,2岁以前发病人数占总发病人数的80%～90%.淋巴管瘤可发生在含有淋巴组织的任何部位,绝大多数发生在颈部、腋窝和四肢[1],目前针对发生于胸一腹部的巨大淋巴管瘤报道相对较少.因此,笔者拟报道胸腹壁巨大淋巴管瘤1例,并结合文献复习,对该病的病因、临床表现、诊断及治疗特点进行总结. 展开更多

关键词 胸腹壁巨大淋巴管瘤 文献复习 发病人数 良性病变 淋巴组织 临床表现 错构瘤

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基于差分曲率分组混合模型的脑部MRI图像超分辨重建 被引量：1

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作者 王文倩 李敏 +1 位作者 黄宇 邓小于 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第6期925-934,共10页

核磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)能够提供丰富的病理信息,在脑损伤的诊断和治疗中具有重要意义,受采样时间和现有医疗设备的限制,临床上很难获得高分辨率的MRI图像.为此,提出一种基于差分曲率分组混合模型的超分辨重建方... 核磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)能够提供丰富的病理信息,在脑损伤的诊断和治疗中具有重要意义,受采样时间和现有医疗设备的限制,临床上很难获得高分辨率的MRI图像.为此,提出一种基于差分曲率分组混合模型的超分辨重建方法.首先在梯度特征提取的基础上引入差分曲率算法,进一步检测图像的边缘、斜坡等特征结构,并将特征块分为平滑区域、纹理区域和边缘区域3组;然后基于学生t分布混合模型分别学习3组特征区域的模型参数;最后选取多个似然概率较大的子分布共同重建高分辨率图像块.在癌症成像档案库数据集上的实验结果表明,在×2,×3和×4超分辨任务下,所提方法的平均峰值信噪比分别为41.36 dB,35.01 dB和31.32 dB,平均结构相似度分别为0.9848,0.9415和0.8795;与现有的超分辨重建方法相比,该方法重建的MRI图像纹理细节更丰富、边缘更清晰,并且重建时间更短. 展开更多

关键词 脑部MRI图像 超分辨重建 差分曲率 学生t分布混合模型

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深度学习模型GoolgeNet-PNN对肝硬化的识别 被引量：12

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作者 鞠维欣 赵希梅 +1 位作者 魏宾 王国栋 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第5期112-117,共6页

针对传统机器学习人工提取特征耗时耗力,并且提取高质量特征存在一定困难等问题,将基于深度学习的方法,首次结合卷积神经网络和概率神经网络,提出了一种新的模型GoolgeNet-PNN,其自动学习特征,避免了手动提取特征的繁琐性,而且结合了PN... 针对传统机器学习人工提取特征耗时耗力,并且提取高质量特征存在一定困难等问题,将基于深度学习的方法,首次结合卷积神经网络和概率神经网络,提出了一种新的模型GoolgeNet-PNN,其自动学习特征,避免了手动提取特征的繁琐性,而且结合了PNN训练容易、收敛速度快等特点,在肝病分类的实验中取得了较好的效果;并使用了迁移学习的方法,通过在自然图像集的预训练,然后应用到医学图像,避免了因样本不足而出现的过拟合问题,实验结果最终表明识别准确率要优于其他方法,达到了98%的客观识别率。 展开更多

关键词 深度学习 医学图像 卷积神经网络 概率神经网络 迁移学习

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一种基于LBP特征提取和稀疏表示的肝病识别算法 被引量：11

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作者 韩秀芝 赵希梅 +1 位作者 于可歆 王国栋 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第6期647-653,共7页

由于肝脏超声图像具有回声不均匀、边缘模糊等缺点,肝脏疾病的无创诊断易受影响,而且目前临床基于肝脏超声图像的肝病诊断主要依靠医生的主观判断,其缺点为依赖医生主观经验且耗时,因此提出一种基于局部二值模式(LBP)特征提取和稀疏表... 由于肝脏超声图像具有回声不均匀、边缘模糊等缺点,肝脏疾病的无创诊断易受影响,而且目前临床基于肝脏超声图像的肝病诊断主要依靠医生的主观判断,其缺点为依赖医生主观经验且耗时,因此提出一种基于局部二值模式(LBP)特征提取和稀疏表示的肝病识别算法。从肝脏超声图像中提取感兴趣区域,使用LBP特征提取方法对感兴趣区域提取图像特征,将得到的特征进行字典训练,得到稀疏矩阵,最终采取支持向量机对其进行分类。实验样本均取自青岛大学附属医院肝胆科。实验1使用该方法对100个正常肝脏样本和100个肝硬化样本进行分类,准确率达到99.50%,实验2使用该方法对肝硬化、脂肪肝、肝血管瘤和肝癌4类样本共200个进行分类,AUC值分别为67.2%、65.1%、55.0%和62.6%。ROC曲线表明,提出的分类方法在准确率和泛化能力上均优于传统方法,有助于肝病的临床诊断。 展开更多

关键词 肝脏超声图像 LBP特征 稀疏表示 肝病识别 ROC曲线

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基于一种改进的LBP算法和超限学习机的肝硬化识别 被引量：9

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作者 雷一鸣 赵希梅 +1 位作者 王国栋 于可歆 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2017年第10期45-50,共6页

肝硬化的计算机辅助诊断对肝脏疾病的早期治疗和诊断具有重要意义。针对B超图像中肝硬化病变区域边缘模糊和回声不均匀、尺度因素影响等问题,提出了改进的LBP算法并提取了相应的SLBP特征。该特征较传统的纹理特征更准确地描述了B超图像... 肝硬化的计算机辅助诊断对肝脏疾病的早期治疗和诊断具有重要意义。针对B超图像中肝硬化病变区域边缘模糊和回声不均匀、尺度因素影响等问题,提出了改进的LBP算法并提取了相应的SLBP特征。该特征较传统的纹理特征更准确地描述了B超图像中肝硬化病变的特征,结合二维Gabor变换,解决了上述难题。鉴于传统的机器学习方法的训练时间较长,采用基于超限学习机的训练方法,并首次将其应用于肝硬化识别。实验结果表明,所提方法对测试集的分类准确率达到95.4%,在时间效率上较传统方法有很大提高。ROC曲线表明,提出的分类方法在准确率和泛化能力上均优于传统方法,有助于肝硬化的临床诊断。 展开更多

关键词 肝硬化 超限学习机 改进的LBP算法 SLBP特征 GABOR变换 ROC曲线

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基于STN与异构卷积滤波器的肝硬化识别 被引量：3

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作者 张欢 赵希梅 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2021年第5期301-307,315,共8页

卷积神经网络因缺乏空间不变性造成分类精度不高,且由于复杂度过高导致分类效率较低。提出一种利用空间变换网络和异构卷积滤波器的SH_ImAlexNet网络,应用于肝硬化样本识别。改进卷积神经网络AlexNet的结构和参数以满足肝硬化样本尺度要... 卷积神经网络因缺乏空间不变性造成分类精度不高,且由于复杂度过高导致分类效率较低。提出一种利用空间变换网络和异构卷积滤波器的SH_ImAlexNet网络,应用于肝硬化样本识别。改进卷积神经网络AlexNet的结构和参数以满足肝硬化样本尺度要求,引入空间变换网络层增强特征提取能力与空间不变性,采用异构卷积滤波器替换部分卷积核降低复杂度并提升鲁棒性。实验结果表明,该网络的分类效果较AlexNet、VGG等传统网络更优,在小样本数据集和大样本数据集上的识别率分别达到98.28%和95.67%,空间复杂度和时间复杂度更低且运行效率更高。 展开更多

关键词 空间变换网络 异构卷积滤波器 AlexNet模型 卷积神经网络 肝硬化识别

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融合注意力机制的肠道息肉分割多尺度卷积神经网络 被引量：4

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作者 单芳湄 王梦文 李敏 《图学学报》 CSCD 北大核心 2023年第1期50-58,共9页

肠道息肉分割能够提供息肉在结肠中的位置和形态信息,方便医生依据其结构变化程度来推断癌变可能性,有利于结肠癌的早期诊断和治疗。针对许多现有的卷积神经网络所提取的多尺度特征有限,且常引入冗余和干扰特征,难以应对复杂多变的肠道... 肠道息肉分割能够提供息肉在结肠中的位置和形态信息,方便医生依据其结构变化程度来推断癌变可能性,有利于结肠癌的早期诊断和治疗。针对许多现有的卷积神经网络所提取的多尺度特征有限,且常引入冗余和干扰特征,难以应对复杂多变的肠道息肉分割问题,提出了一种融合注意力机制的肠道息肉分割多尺度卷积神经网络(CNN)。首先,设计不同比例金字塔池化策略提取丰富的多尺度上下文信息;然后,通过在网络中融入通道注意力机制,模型能够根据目标自适应地选择合适的局部上下文信息和全局上下文信息进行特征集成;最后,联合金字塔池化策略和通道注意力机制构建多尺度有效语义融合解码网络,增强模型对形状、大小复杂多变的肠道息肉分割的鲁棒性。实验结果表明,本文模型分割的Dice系数、IoU和灵敏度在CVC-ClinicDB数据集上分别为90.6%,84.4%和91.1%,在ETIS-Larib数据集上分别为80.6%,72.6%和79.0%,其能够从肠镜图像中准确、有效地分割出肠道息肉。 展开更多

关键词 息肉分割 肠镜图像 卷积神经网络 多尺度语义信息 注意力机制

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基于D-Unet神经网络的鼻腔鼻窦肿瘤分割算法 被引量：2

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作者 李富豪 赵希梅 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2022年第1期281-287,共7页

鼻腔鼻窦肿瘤为多发性疾病,其CT影像具有形态不规则、分界不均匀等特征,而现有的U-Net分割算法对图片细节不敏感且割裂了图像局部与整体特征的一致性,难以实现精准诊断。提出一种基于D-Unet深度神经网络的改进算法,根据鼻腔鼻窦肿瘤空... 鼻腔鼻窦肿瘤为多发性疾病,其CT影像具有形态不规则、分界不均匀等特征,而现有的U-Net分割算法对图片细节不敏感且割裂了图像局部与整体特征的一致性,难以实现精准诊断。提出一种基于D-Unet深度神经网络的改进算法,根据鼻腔鼻窦肿瘤空间形变特点,将可变形卷积融入U-Net网络,并利用可变形卷积能依据目标形态拥有自适应感受野的特点,充分学习图像细节,从而提升算法的特征提取能力。在此基础上,使用损失函数Tversky解决数据集样本失衡问题,从而获得更高的灵敏度和泛化能力。为方便进一步研究,建立鼻腔鼻窦肿瘤分割数据集。实验结果表明,所提算法能有效提高鼻腔鼻窦肿瘤分割精度,相比U-Net、Res-Unet和Attention U-Net算法,分割精度分别提高了5.01%、2.56%和0.48%。 展开更多

关键词 鼻腔鼻窦肿瘤 U-Net算法 目标分割 可变形卷积网络 Tversky损失函数

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基于空间通道挤压激励模块的肝硬化识别

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作者 王倩 赵希梅 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2021年第8期308-314,共7页

针对卷积神经网络对特征信息学习不全面、识别准确率和分类精度不高的问题,提出一种采用空间通道挤压激励模块的scSE_MVGG网络,将其应用于肝硬化识别。对肝硬化图像进行数据增强,以避免深度学习训练出现过拟合现象,改进VGG网络使其适应... 针对卷积神经网络对特征信息学习不全面、识别准确率和分类精度不高的问题,提出一种采用空间通道挤压激励模块的scSE_MVGG网络,将其应用于肝硬化识别。对肝硬化图像进行数据增强,以避免深度学习训练出现过拟合现象,改进VGG网络使其适应不同实验样本尺寸,同时将scSE模块与改进的MVGG网络相融合,通过提高网络提取特征的指向性增强肝硬化识别效果。实验结果表明,该网络对肝硬化图像的识别率达到98.78%,较scSE_VGG、scSE_AlexNet等网络识别效果更优。 展开更多

关键词 肝硬化识别 空间通道挤压激励模块 卷积神经网络 VGG网络 空间通道关系

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