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题名基于坐标信息与多尺度并行网络的气道分割方法
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作者
刘卫朋
李健
祁业东
任子文
王源
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机构
河北工业大学生命科学与健康工程学院
省部共建电工设备可靠性与智能化国家重点实验室
河北工业大学人工智能与数据科学学院
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出处
《中国医学物理学杂志》
CSCD
2024年第10期1216-1224,共9页
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基金
国家重点研发计划(2020YFB1313703)
国家重大科研仪器研制项目(62027813)
+1 种基金
河北省重点研发计划(21372003D)
河北省自然科学基金(F2022202054,F2022202064)。
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文摘
为解决手术导航中气道模型精度不足的问题,提出了一种基于坐标信息与多尺度并行网络的气道分割方法。首先通过并行网络分别学习不同尺度的气道特征,以解决不同尺寸气道之间的特征冲突问题。其次提出坐标引导的上采样模块,通过浅层特征中的坐标信息指导深层特征进行特征重建,限制目标的空间位置,提高模型精度。最后提出通道引导的多尺度特征聚合模块,用于在多个尺度上捕获语义信息并探索不同尺度特征之间的通道关系。在公开数据集LIDC-IDRI和EXACT'09上对提出的方法和其他模型进行训练和测试。实验表明,该方法的平均骰子系数达到了93.20%,相比于3D U-Net提高了2.61%,而假阳性率只有0.012%。此外,树长检测率和分支检测率分别达到了88.59%和97.42%。该方法可用于肺部疾病诊断或导航支气管检查等领域。
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关键词
气道分割
坐标信息
多尺度特征聚合
并行网络
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Keywords
airway segmentation
coordinate information
multi-scale feature aggregation
parallel network
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分类号
R318
[医药卫生—生物医学工程]
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名医学影像多血管和气道分割方法综述
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作者
楼陆飞
应俊杰
蔡凯俊
辛宇
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机构
宁波大学信息科学与工程学院
浙江省移动网应用技术重点实验室
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出处
《中国图象图形学报》
CSCD
北大核心
2024年第9期2692-2715,共24页
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基金
浙江省自然科学基金项目(LY22F020001)
宁波市“泛3315”计划项目(2019B-18-G)。
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文摘
医学影像分析中,血管和气道分割是备受关注的研究。通过对血管和气道异常的评估,例如动脉壁增厚和硬化、脑血管破裂导致的出血以及肺部或气道内的肿瘤等,可以实现此类疾病的早期诊断和临床治疗指导。随着医学成像技术的发展,影像分割技术在评估和诊断这些结构异常方面变得越来越重要。然而,由于其复杂的结构和病理变化,血管和气道的准确分割仍然是一项具有挑战性的任务。许多研究都集中在特定类型的血管或气道分割上,对多种类型的血管和气道分割方法的综合回顾相对缺乏。对各类血管和气道的综合回顾可以为医学专家和研究人员提供更全面的临床参考价值。此外,不同类型的血管和气道具有形态上的相似性,一些算法和技术可以同时应用于它们的分割中,综合回顾也增强了讨论的广泛性。因此,本文对近20年来具有代表性的视网膜血管分割、脑血管分割、冠状动脉分割和气道分割4类研究工作进行了归纳,分别从传统方法、机器学习方法和深度学习方法3个方面对每类研究进行综述,同时总结了各种方法的优缺点,为后续研究提供了理论参考。此外,本文还介绍了适用于医学影像血管和气道分割的损失函数、评价指标,并收集了目前公开的各类血管和气道分割数据集。最后,本文讨论了目前医学影像血管和气道分割方法的局限性以及未来研究的方向。
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关键词
深度学习
医学影像分割
视网膜血管分割
脑血管分割
冠状动脉分割
气道分割
图像处理
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Keywords
deep learning
medical image segmentation
retinal vessel segmentation
cerebrovascular segmentation
coro⁃nary artery segmentation
airway segmentation
image processing
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名最优阈值生长和形态学结合的肺气道树分割方法
被引量：3
- 3
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作者
王昌
黄煜峰
王兴家
冯焕清
李传富
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机构
中国科学技术大学电子科学与技术系
安徽中医学院第一附属医院影像中心
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出处
《北京生物医学工程》
2010年第3期241-244,260,共5页
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基金
国家自然科学基金(60771007)资助
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文摘
在肺气道树分割的过程中,由于部分容积效应和噪声污染的影响,容易出现支气管断裂和分割泄漏现象,因此不能分割出精确肺部气道树。为此本文提出一种最优阈值生长和形态学结合的气道树分割方法。首先利用最优阈值生长算法分割初略的肺部气道树,利用灰度重建的形态学算子提取潜在的精细肺气管区域,然后将上述两种分割结果合成一个完整的肺部气道树,最后利用种子点区域生长法去除结果中的伪气管区域,得到包含第5级以及约60%第6级的支气管。本方法有效解决了高精度肺气道树分割中的支气管断裂和泄漏问题,有较好的鲁棒性。
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关键词
灰度尺度重建
肺部气道树分割
最优阈值区域生长
高分辨率CT
形态学算子
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Keywords
grayscale reconstruction
pulmonary airway tree segmentation
optimal threshold region growing
high resolution CT
morphological operator
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分类号
R318.04
[医药卫生—生物医学工程]
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题名基于CT影像的肺组织分割方法综述
被引量：9
- 4
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作者
耿欢
覃文军
杨金柱
曹鹏
赵大哲
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机构
东北大学信息科学与工程学院
东北大学医学影像计算教育部重点实验室
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2016年第7期1929-1935,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61172002
61302012
+4 种基金
61502091)
国家科技支撑计划资助项目(2014BAI17B01)
家"863"计划资助项目(2012AA02A607
2015AA020106)
中央高校基本科研业务费专项资助项目(N140402003)
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文摘
CT影像具有空间分辨率高的优点,是肺部疾病影像学诊断的首选方式。肺部病灶的检测和测量、肺功能的定量分析均需要精确的肺组织分割。为解决CT影像由于噪声、伪影、部分容积效应等干扰而导致的肺部各组织之间灰度交叠、边界模糊、难以分离的问题,系统地综述了针对肺部各个分割对象的有效解决方法。从肺实质分割、肺血管分割、肺气道分割、肺叶分割、肺结节分割以及肺部病变组织的分割等方面,详细分析了面临的挑战性问题和当前研究进展,并阐述了肺组织分割方法的发展趋势。
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关键词
肺组织分割
肺实质分割
肺血管分割
肺气道分割
肺叶分割
肺结节分割
肺部病灶分割
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Keywords
lung tissues segmentaion
pulmonary parenchyma segmentation
pulmonary vascular segmentaion
pulmonaryairways segmentation
pulmonary lobe8 segmentation
pulmonary nodules segmentation
]ung lesions segmentaion
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于CT影像的肺组织分割及其功能定量分析
被引量：5
- 5
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作者
耿欢
覃文军
杨金柱
边子健
赵大哲
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机构
东北大学信息科学与工程学院
东北大学医学影像计算教育部重点实验室
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2016年第3期581-587,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(61172002
61302012)资助
+4 种基金
国家科技支撑计划项目(2014BAI17B01)资助
国家"八六三"高技术研究发展计划项目(2012AA02A607)资助
中央高校基本科研业务费(N130418002
N140402003
N140407001)资助
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文摘
高精度的肺组织分割是肺功能定量分析的前提和基础,有利于慢性阻塞性肺病的辅助诊断.传统的肺组织分割方法没有去除肺轮廓内部的细支气管,且无法处理严重粘连的肺气肿病例.本文提出一种全自动的三维肺组织分割方法:首先采用带有错误检测机制的二维图像阈值选取和三维区域增长进行粗分割,得到肺气道和肺实质组成的肺部充气区域;然后结合阈值和气管形态分析分割肺气道树,在防止泄露的同时提取更多肺内细支气管;最后通过扫描线粘连定位和动态规划,实现前、后联合粘连的定位及左右肺分离.实验中分别采用20组EXACT09数据和20组VESSEL12数据对所提出的方法进行评价,结果显示提取的气道树平均分支数为131个,与医生标记的金标准比较分支检出率为54.09%;肺实质分割结果与数据集提供肺轮廓M ark比较,Jaccard系数为95.35%,平均绝对边界距离为0.89mm.结果表明,本文方法能够有效的提取肺组织,运行时间与传统方法相比在临床实际应用中具有一定优势.
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关键词
肺组织分割
肺实质分割
肺气道分割
肺功能定量分析
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Keywords
pulmonary tissue segmentation
pulmonary parenchyma segmentation
pulmonary airways segmentation
quantitative analysis of the pulmonary function
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于并行空洞卷积的2.5D胸腔CT气道自动分割
被引量：2
- 6
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作者
蔡静
陈秋叶
韦瑞华
蔡光雄
刘海华
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机构
中南民族大学生物医学工程学院
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出处
《医学信息》
2021年第10期13-17,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(编号:61773409)。
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文摘
目的构建一种基于人工神经网络深度学习的胸腔CT气道的自动分割方法,以提高临床诊疗效率并减轻放射医师工作负担。方法对公开的60例胸腔CT数据集随机选取11000张气道CT图像进行处理,构建并行空洞卷积的浅层U-Net的神经网络模型,融合胸腔CT的横断面、矢状面和冠状面三个维度的解剖信息和全局结构连通性实现对胸腔气道CT图像端到端的自动分割。在此基础上,将三个断面分割概率图三维重构后,通过搭建的2.5D网络模型来学习每个断面体素概率图的加权系数,融合三维信息,得到最终分割的气道树。随机选取7000张CT图作为训练集建立分割模型,1800张为验证集,2200张作为测试集进行预测,计算预测结果与真实标签的分割相似度(DSC)、准确率(TPR)、假阳性率(FPR)以及网络参数数量。结果该气道自动分割算法DSC为0.935,TPR为0.948,FPR为0.0001,网络参数数量为482,149;该方法的精确度均优于传统U-Net网络和现有的一些其他神经网络气道分割方法。结论本文提出的气道自动分割算法能有效的完成胸腔CT的气道自动分割,提高了自动分割的准确率,为胸部气道辅助诊断和自动化分割提供了参考。
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关键词
胸腔CT图像
气道分割
三维融合
并行空洞卷积
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Keywords
Thoracic CT image
Airway segmentation
Three-dimensional fusion
Parallel cavity convolution
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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