级联VB-Net分割模型用于急性缺血性脑卒中患者扩散加权成像中缺血核心分割的研究

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目的

探讨级联VB-Net深度学习网络对扩散加权成像(DWI)中急性缺血性脑卒中缺血核心检出和分割的价值。

方法

回顾性分析2016年12月至2018年12月在河南省人民医院就诊的1 500例急性缺血性卒中患者的MRI资料。将1 500例患者的2 456个病灶依据采集时间按8∶1∶1分为训练集、验证集和测试集。首先在脑DWI图像(b=1 000 s/mm2)上对所有病灶的缺血核心进行手工分割,然后,构建级联VB-Net分割模型,并在测试集对缺血核心进行自动检出、分割和缺血核心体积计算。采用组内相关系数(ICC)评价手工分割与级联VB-Net分割模型测得缺血核心体积的一致性。将样本分为缺血核心体积较大组(缺血核心体积≥10 ml)与缺血核心体积较小组(缺血核心体积

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