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基于扩散模型自动分割68 Ga-前列腺特异性膜抗原-11 PET/MRI所示前列腺癌
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作者 洪文威 李如帅 +1 位作者 孟庆乐 徐磊 《中国医学影像技术》 北大核心 2025年第2期326-330,共5页
目的观察基于扩散模型自动分割^(68)Ga-前列腺特异性膜抗原(PSMA)-11 PET/MRI所示前列腺癌(PCa)的效果。方法对含125例PCa患者的^(68)Ga-PSMA-11 PET/MRI数据集进行预处理;设计基于Faster-RCNN及空间和通道重建卷积(SCConv)Diffusion级... 目的观察基于扩散模型自动分割^(68)Ga-前列腺特异性膜抗原(PSMA)-11 PET/MRI所示前列腺癌(PCa)的效果。方法对含125例PCa患者的^(68)Ga-PSMA-11 PET/MRI数据集进行预处理;设计基于Faster-RCNN及空间和通道重建卷积(SCConv)Diffusion级联的分割网络,其中的一级网络通过Faster-RCNN对前列腺和精囊腺进行粗定位,二级网络以基于扩散模型的SCConv Diffusion网络分割PCa;观察上述模型用于分割^(68)Ga-PSMA-11 PET/MRI中的PCa的效果。结果Faster-RCNN+SCConv Diffusion模型分割^(68)Ga-PSMA-11 PET/MRI中的PCa的戴斯相似系数(DSC)、交并比(IoU)及95%豪斯多夫距离(HD)分别为0.76、0.63及20.02 mm,其性能优于nnU-Net(分别为0.73、0.62及21.20 mm)及Faster-RCNN+nnU-Net(分别为0.75、0.62及20.70 mm)模型,且其分割单发及多发PCa均更为精准,少见误分割非瘤组织。结论基于扩散模型的Faster-RCNN+SCConv Diffusion级联网络可完整、准确地分割^(68)Ga-PSMA-11 PET/MRI所示PCa。 展开更多
关键词 前列腺肿瘤 正电子发射断层显像 磁共振成像 深度学习
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