【摘 要】
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目的 基于深度学习方法提出一个左心室整体至局部的网络(Gobal2LocalLVNet,G2L-LVNet),不依赖于图像手动分割与心内膜手动勾画,实现直接定量左心室长度和面积在内的多种指标。方法 G2L-LVNet训练使用的有标注的二维超声数据集来自50名受试者的2000幅二维超声图像,包括20例正常健康人、15例急性心梗后左室重构病人和15例高血压左室重病人,从每个受试者的一个心动周期中提取4
【机 构】
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深圳市第三人民医院(南方科技大学第二附属医院)
【出 处】
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中国超声医学工程学会第十四届全国超声心动图学术会议
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目的 基于深度学习方法提出一个左心室整体至局部的网络(Gobal2LocalLVNet,G2L-LVNet),不依赖于图像手动分割与心内膜手动勾画,实现直接定量左心室长度和面积在内的多种指标。方法 G2L-LVNet训练使用的有标注的二维超声数据集来自50名受试者的2000幅二维超声图像,包括20例正常健康人、15例急性心梗后左室重构病人和15例高血压左室重病人,从每个受试者的一个心动周期中提取40帧图像,包括心尖四腔心切面(A4C)20帧和心尖两腔心切面(A2C)20帧。图像均由临床超声专家进行标注,以人工勾画左心室心内膜所得左心室长度和面积作为算法训练和测试的金标准,G2L-LVNet算法的训练和测试采用十折交叉验证。网络的设计遵循整体至局部的渐进式策略:定位、分割、评估及利用协作-分工策略即任务内部相关性和依赖性进行训练。由三部分组成:1)通过整体图像模块预测左心室中心位置(centric position,CP)来实现在超声图像区域中定位左心室,2)根据预测的CP,左心室空间分层分割左心室感兴趣区域(regionofinterest,ROI),3)局部图像模块从分割局部区域评估左心室长度和的面积。针对优化学习过程,本文通过结合不同的损失和学习率可训练模块,提出了一种新型的协作-分工训练方法,利用任务间的相关性和依赖性,克服不同任务中由于损失扭曲而导致的非收敛和过拟合。将G2L-LVNet与传统卷积神经网络(CNN)的定量结果分别与金标准进行比较。
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