【摘 要】
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脑部CTA图像的血管分割在脑血管疾病的临床诊断上非常重要,同时又是一个具有极大挑战性的任务。研究基于深度学习的三维脑部CTA图像中血管分割技术,具有重要的理论意义和应用前景。针对脑部CTA图像的特点,在深度学习方法中全卷积神经网络V-Net的基础上,提出了适合脑血管分割网络Vessel-VNet。首先,鉴于不同病例的CTA图像脑部位置不确定,细血管清晰度较差且图像中还有其它组织的干扰,提出了针对脑
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脑部CTA图像的血管分割在脑血管疾病的临床诊断上非常重要,同时又是一个具有极大挑战性的任务。研究基于深度学习的三维脑部CTA图像中血管分割技术,具有重要的理论意义和应用前景。针对脑部CTA图像的特点,在深度学习方法中全卷积神经网络V-Net的基础上,提出了适合脑血管分割网络Vessel-VNet。首先,鉴于不同病例的CTA图像脑部位置不确定,细血管清晰度较差且图像中还有其它组织的干扰,提出了针对脑部CTA图像血管分割的数据预处理方法,其中主要包含脑部定位方法提取脑部感兴趣区域位置以及限制CT值范围方法排除无关组织的干扰。其次,针对血管粗细不一且大部分较细的特点,在网络中采用合适的下采样次数来兼顾到粗血管和细血管的分割。接着,考虑到细小血管分割细节方面等问题,将空洞卷积应用于脑血管分割网络中,保证高分辨率情况下,增大输出感受野,以提取更完整的血管上下文信息。最后,在网络结构中设计了一种新的损失值计算方式,解决上采样过程中特征融合不足的问题。从项目合作单位提供的三维脑部CTA数据中随机选取的20套进行测试,验证了所提出的Vessel-VNet网络的有效性。实验结果表明,新提出的Vessel-VNet网络效果较好,平均Dice系数达到了0.7394。与其它脑血管分割方法相比有明显提升,分割方法更具有优势。
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