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      電子發燒友網>電子資料下載>醫療電子>基于深度學習多模型融合的冠脈CT血管分割

      基于深度學習多模型融合的冠脈CT血管分割

      2021-04-12 | rar | 5.44 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　冠心病是當今世界上最大的健康問題之一，因此對冠心病的早期預防和診斷非常重要。斑塊的存在和冠狀動脈血管狹窄是引發冠心病的主要原因，對斑塊的檢測和冠狀動脈血管分割成為檢測冠狀動脈疾病的首選方案。目前手動分割冠狀動脈耗時并且由操作者的主觀意識決定，這使得現在的臨床醫學診斷中對自動分割技術的需要顯而易見。提岀了一種基于深度學習多模型融合的冠脈CT血管造影（CTA）的血管分割方法，該方法包括三個網絡模型原始三維全卷積網絡（3DFCN），以及兩個在原始3DFCN中嵌入注意力門控（AG）模型的網絡。然后把三種網絡的預測結果采用多數投票算法進行融合來得到網絡預測的最終結果。在后處理階段，采用水平集函數對網絡融合預測的結果進行進一步迭代優化。在評估所提出方法的過程中把扛和DSC分數來作為性能度量進行比較，最終結果表眀，所提出的方法提供了更好更準確的分割結果。

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