玦的案例列表

心外膜脂肪與幾乎所有血管及心臟疾病的發(fā)生、發(fā)展及嚴(yán)重程度相關(guān)，有必要對其容積、厚度及密度等指標(biāo)進(jìn)行量化。目前分割和量化方法的性能有待提升且難以適應(yīng)心臟變形的數(shù)據(jù)，此外現(xiàn)有研究無法僅適用于開發(fā)模型的數(shù)據(jù)集，對于不同掃描參數(shù)/設(shè)備/中心等數(shù)據(jù)的泛化能力較差。我們建立了一個(gè)二維卷積網(wǎng)絡(luò)及U形網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)了心外膜脂肪的分割，基于此給出心外膜脂肪所在的區(qū)域從而提取三維圖像Patch用于進(jìn)行精確分割。我們建立了一個(gè)卷積和Transformer的混合模型，結(jié)合卷積的歸納能力和Transformer的全局建模能力實(shí)現(xiàn)了精確分割，即使在有心臟變形情況下，仍取得了較好的結(jié)果。采用無監(jiān)督領(lǐng)域自適應(yīng)方法，在無標(biāo)記情況下，...

基于深度學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)T1的顱內(nèi)動(dòng)脈瘤分割

人工智能-其他玦

顱內(nèi)動(dòng)脈瘤的檢測和分割方法很多，但都是基于血管增強(qiáng)影像（CTA/MRA/DSA）實(shí)現(xiàn)的。臨床診療流程中，由于患者主訴及醫(yī)師的水平可能會(huì)導(dǎo)致部分患者沒有進(jìn)行血管增強(qiáng)影像，從而導(dǎo)致動(dòng)脈瘤的漏診。而T1數(shù)據(jù)作為最常用的序列，在T1上實(shí)現(xiàn)分割會(huì)減少漏診。創(chuàng)新性的設(shè)計(jì)了顱內(nèi)動(dòng)脈瘤自適應(yīng)選擇算法實(shí)現(xiàn)顱內(nèi)動(dòng)脈瘤及標(biāo)簽的智能提取，應(yīng)用三個(gè)深度學(xué)習(xí)模型實(shí)現(xiàn)從不同大小/形狀各異/對比度低等情況下實(shí)現(xiàn)分割，設(shè)計(jì)了模型集合方法實(shí)現(xiàn)了三個(gè)模型的結(jié)合，在減小假陽性的基礎(chǔ)上提升了靈敏度。與血管增強(qiáng)方法對比，本研究使用非增強(qiáng)T1圖像實(shí)現(xiàn)了相當(dāng)?shù)男阅堋?..

基于深度學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)T1的顱內(nèi)動(dòng)脈瘤分割

人工智能-其他玦

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玦

基于深度學(xué)習(xí)的心外膜脂肪分割

基于深度學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)T1的顱內(nèi)動(dòng)脈瘤分割

基于深度學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)T1的顱內(nèi)動(dòng)脈瘤分割