【摘 要】
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目的 探讨改进型Unet网络技术对脑CT图像出血区域识别与分割的性能及其应用价值.方法 回顾性纳入476份自发性脑出血(spontaneous intracerebral hemorrhage,SICH)患者的脑CT图像,采用基于改进型Unet网络对患者脑CT图像出血区域进行识别和分割,由临床医生手动标注出血区域的影像数据,通过随机排序后,选取来自106例患者的430份数据进入训练集,11例患者的46份数据进入测试集,实验数据集通过数据增强后,经过网络训练和模型测试,以检验分割性能,并将分割结果与Unet
【机 构】
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成都锦城学院 成都 611731;四川大学华西公共卫生学院/四川大学华西第四医院 成都 610064;四川大学华西医院 神经外科 成都 610041
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目的 探讨改进型Unet网络技术对脑CT图像出血区域识别与分割的性能及其应用价值.方法 回顾性纳入476份自发性脑出血(spontaneous intracerebral hemorrhage,SICH)患者的脑CT图像,采用基于改进型Unet网络对患者脑CT图像出血区域进行识别和分割,由临床医生手动标注出血区域的影像数据,通过随机排序后,选取来自106例患者的430份数据进入训练集,11例患者的46份数据进入测试集,实验数据集通过数据增强后,经过网络训练和模型测试,以检验分割性能,并将分割结果与Unet网络(Base)、FCN-8s和Unet++网络进行对比.结果 改进型Unet网络对脑CT图像出血区域的分割中,相似性系数(Dice)、正向预测系数(PPV)、灵敏度系数(SC)三项评价指标分别达到0.8738、0.9011和0.8648,相较于FCN-8s网络分别提升8.80％、7.14％和8.96％,相较于Unet网络(Base)分别提升4.56％、4.44％和4.15％,同时优于Unet++网络的分割性能.结论 本文提出的基于Unet网络的改进方法对脑CT出血区域的识别和分割具有良好的性能,是一种脑CT出血区域识别和分割的适用方法,对于辅助临床决策和预防早期血肿扩张具有潜在应用价值.
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