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基于V-Net卷积神经网络深度学习模型自动分割腰椎CT图像中的椎旁肌
被引量：
3
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作者
李新彤
姚宁
+3 位作者
闫东
程晓光
李一诺
杨泽曦
《中国医学影像技术》
CSCD
北大核心
2023年第6期890-894,共5页
目的 观察基于V-Net卷积神经网络(CNN)的深度学习(DL)模型自动分割腰椎CT图像中的椎旁肌的价值。方法 收集471例接受腰椎CT检查患者,按7∶3比例将其分为训练集(n=330)和测试集(n=141);采用2D V-Net进行训练,建立DL模型;观察其分割腰大...
目的 观察基于V-Net卷积神经网络(CNN)的深度学习(DL)模型自动分割腰椎CT图像中的椎旁肌的价值。方法 收集471例接受腰椎CT检查患者,按7∶3比例将其分为训练集(n=330)和测试集(n=141);采用2D V-Net进行训练,建立DL模型;观察其分割腰大肌、腰方肌、椎后肌群及椎旁肌的价值。结果 基于V-Net CNN的DL模型分割椎旁肌精度良好,戴斯相似系数(DSC)均较高、肌肉横截面积误差率(CSA error)均较低;其分割训练集图像中的腰大肌、腰方肌及椎旁肌的DSC均高于测试集(P均<0.05),而分割训练集中4组肌肉的CSA error均低于测试集(P均<0.05)。测试集内两两比较结果显示,该模型分割椎后肌群的DSC最高、腰方肌的DSC最低;分割腰方肌的CSA error最高、椎旁肌的CSA error最低(P均<0.05)。结论 以基于V-Net的DL模型自动分割椎旁肌的效能较佳。
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关键词
肌肉
深度学习
自动分割
神经网络
计算机
体层摄影术
X线计算机
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职称材料
题名
基于V-Net卷积神经网络深度学习模型自动分割腰椎CT图像中的椎旁肌
被引量：
3
1
作者
李新彤
姚宁
闫东
程晓光
李一诺
杨泽曦
机构
北京
积水潭医院放射科
美
高
数字
疗法
(
北京
)
科技
有限公司
出处
《中国医学影像技术》
CSCD
北大核心
2023年第6期890-894,共5页
基金
北京积水潭医院院级科研基金(YGQ-202308)。
文摘
目的 观察基于V-Net卷积神经网络(CNN)的深度学习(DL)模型自动分割腰椎CT图像中的椎旁肌的价值。方法 收集471例接受腰椎CT检查患者,按7∶3比例将其分为训练集(n=330)和测试集(n=141);采用2D V-Net进行训练,建立DL模型;观察其分割腰大肌、腰方肌、椎后肌群及椎旁肌的价值。结果 基于V-Net CNN的DL模型分割椎旁肌精度良好,戴斯相似系数(DSC)均较高、肌肉横截面积误差率(CSA error)均较低;其分割训练集图像中的腰大肌、腰方肌及椎旁肌的DSC均高于测试集(P均<0.05),而分割训练集中4组肌肉的CSA error均低于测试集(P均<0.05)。测试集内两两比较结果显示,该模型分割椎后肌群的DSC最高、腰方肌的DSC最低;分割腰方肌的CSA error最高、椎旁肌的CSA error最低(P均<0.05)。结论 以基于V-Net的DL模型自动分割椎旁肌的效能较佳。
关键词
肌肉
深度学习
自动分割
神经网络
计算机
体层摄影术
X线计算机
Keywords
muscles
deep learning
automatic segmentation
neural networks,computer
tomography,X-ray computed
分类号
R685 [医药卫生—骨科学]
R814.42 [医药卫生—影像医学与核医学]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于V-Net卷积神经网络深度学习模型自动分割腰椎CT图像中的椎旁肌
李新彤
姚宁
闫东
程晓光
李一诺
杨泽曦
《中国医学影像技术》
CSCD
北大核心
2023
3
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