【摘 要】
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为了自动定位头部核磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)中稳定解剖结构点,提出了一种基于沙漏网络(Hourglass Network,HN)的头部MRI图像解剖点自动定位方法。该方法使用HN的基本结构实现多尺度特征的提取与融合,并在融合多尺度特征时引入尺度注意力机制,提高解剖结构点的提取精度。利用DSNT(Differentiable Spatial to Nu
【机 构】
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桂林电子科技大学 生命与环境科学学院,广西桂林541004;中山大学肿瘤防治中心放射科,广东广州510060
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为了自动定位头部核磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)中稳定解剖结构点,提出了一种基于沙漏网络(Hourglass Network,HN)的头部MRI图像解剖点自动定位方法。该方法使用HN的基本结构实现多尺度特征的提取与融合,并在融合多尺度特征时引入尺度注意力机制,提高解剖结构点的提取精度。利用DSNT(Differentiable Spatial to Numerical Transform)层将卷积神经网络生成的预测热图进行坐标回归来定位解剖点。500例头部
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