【摘 要】
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为了实现冠状动脉自动分割并提高分割精度,本文结合卷积神经网络和改进的区域生长算法,提出了一种自动分割算法.该算法主要包括三个部分:种子点的定位,血管相似性特征的提取
【基金项目】
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国家重点研发计划“异构身份联盟与监管基础科学问题研究”(2017YFB0802300);北京市教委面上项目(KM201510009005)
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为了实现冠状动脉自动分割并提高分割精度,本文结合卷积神经网络和改进的区域生长算法,提出了一种自动分割算法.该算法主要包括三个部分:种子点的定位,血管相似性特征的提取和基于相似性特征的区域生长.首先利用卷积神经网络分割升主动脉,为后续的生长提供种子点;然后计算血管相似性特征,为后续的区域生长提供约束特征;最后,结合血管相似性特征和数据的密度信息进行区域生长.本文的分割结果比传统的区域生长方法的分割效果更好,与手动标注的平均体素误差为1.983 2 HU/体素.
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