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基于全卷积网络迁移学习的左心室内膜分割

来源 :东北大学学报(自然科学版) | 被引量 : 6次 | 上传用户：kongxf04

【摘 要】

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为了避免过拟合现象,提出了基于全卷积网络迁移学习的左心室内膜分割方法.该方法在已用自然图像训练好的VGGNet模型的基础上对参数进行微调;其次,利用了心室内膜位于MRI图像中心处的先验信息作为选取准则来优化分割结果.将该方法对2009 MICCAI数据集的45个病例进行测试,其DICE指数、APD距离和GC率分别为0. 91,1. 73 mm和97. 81%.测试结果表明该方法对于心脏M RI图像

【作 者】

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齐林 吕旭阳 杨本强 徐礼胜 

【机 构】

：

东北大学中荷生物医学与信息工程学院,沈阳军区总医院放射科,东北大学教育部医学影像计算重点实验室

【出 处】

：

东北大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2018年11期

【关键词】

：

左心室内膜分割 深度学习 全卷积网络 迁移学习 核磁共振成像 segmentation of left ventricle endocardium deep l 

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目(51171041).国家自然科学基金资助项目(61773110,61374015,61202258),中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(N161904002,N130404016,N171904009),辽宁省博士启动基金资助项目(20170520180).

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为了避免过拟合现象,提出了基于全卷积网络迁移学习的左心室内膜分割方法.该方法在已用自然图像训练好的VGGNet模型的基础上对参数进行微调;其次,利用了心室内膜位于MRI图像中心处的先验信息作为选取准则来优化分割结果.将该方法对2009 MICCAI数据集的45个病例进行测试,其DICE指数、APD距离和GC率分别为0. 91,1. 73 mm和97. 81%.测试结果表明该方法对于心脏M RI图像的左心室内膜的分割结果较好,当引入一定的先验信息后可以优化测试结果.

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