基于U-Net实现前列腺MR图像上腺体的自动分割和径线测量:临床植入验证研究

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目的:评估基于U形全卷积神经网络(U-Net)对MR图像上前列腺的自动分割和径线测量的准确性,探索其植入临床工作流程的可行性。方法:回顾性分析2018年10月7日-2019年4月28日连续前列腺MR检查病例的临床和MRI资料,排除前列腺癌治疗后、因前列腺增生行经尿道前列腺切除术后和数据导出失败者,最终纳入129例的MRI数据进行分析。使用前列腺U-Net分割模型在T2WI上自动分割前列腺轮廓后,以最小体积包围盒的算法规则,测量前列腺的左右、前后和上下径。将实际临床工作中使用的前列腺MR结构式报告内医师测量
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