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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
1
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。
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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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职称材料
MRI评估生育及未生育女性髂尾肌形态和功能
被引量：
1
2
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。
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关键词
髂尾肌
磁共振成像
剖宫产术
自然分娩
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职称材料
题名
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
1
作者
刘博文
王霄霄
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
机构
江苏大学附属人民医院医学影像科
南京医
科
大学
第一
附属
医院
医学影像
科
镇江中澳人工智能研究院
出处
《中国医学影像技术》
北大核心
2025年第5期753-758,共6页
基金
2023年度镇江市健康与生命科学重点实验室重点课题(GZSYS202302)。
文摘
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。
关键词
胃肿瘤
人工智能
体层摄影术
X线计算机
图像分割
Keywords
stomach neoplasms
artificial intelligence
tomography,X-ray computed
image segmentation
分类号
R735.2 [医药卫生—肿瘤]
R814.42 [医药卫生—影像医学与核医学]
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职称材料
题名
MRI评估生育及未生育女性髂尾肌形态和功能
被引量：
1
2
作者
潘冬刚
陆好悦
吴旭楠
单秀红
耿兴东
唐志洋
卢超
何光剑
程千
机构
江苏大学附属人民医院医学影像科
江苏
大学
医学
院临床
医学
系
江苏
大学
附属
江滨
医院
骨关节外
科
出处
《中国医学影像技术》
CSCD
北大核心
2018年第4期581-585,共5页
文摘
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。
关键词
髂尾肌
磁共振成像
剖宫产术
自然分娩
Keywords
Iliococcygeal muscles
Magnetic resonance imaging
Cesarean sections Natural childbirth
分类号
R714.3 [医药卫生—妇产科学]
R445.2 [医药卫生—影像医学与核医学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
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
刘博文
王霄霄
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
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
MRI评估生育及未生育女性髂尾肌形态和功能
潘冬刚
陆好悦
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
1
在线阅读
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职称材料
已选择
0
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