膝关节三维磁共振影像语义分割的可行性研究
沈乐1
卢倩2
唐虎2
吴厦3
易懿3
孙运达2
邱倩2
张丽4
郑卓肇3
蔡谞3
1.清华大学工程物理系, 北京100084;粒子技术与辐射成像教育部重点实验室, 北京100084;同方威视技术股份有限公司, 北京1000832.同方威视技术股份有限公司, 北京1000833.清华大学附属北京清华长庚医院, 北京1022184.清华大学工程物理系, 北京100084;粒子技术与辐射成像教育部重点实验室, 北京100084
摘要：MR三维图像的全膝自动分割对膝骨关节炎疾病的诊断、指导和治疗具有重要意义.然而,膝关节的三维MR图像中涉及多种多样的解剖结构,人工勾画费时耗力;全膝自动分割不但节省人力,且可以通过更准确的细节勾画来提高关节炎的诊疗质量.现有的膝关节分割方法只关注众多解剖结构中的一个或几个结构,无法提供全膝分割的结果.本文研究基于三维神经网络的全膝分割方法,并致力于应对以下挑战:① 在三维MR图像上对包括骨骼和软组织在内的全膝15个解剖结构进行端到端分割;② 前交叉韧带等小结构的鲁棒分割,前交叉韧带仅占全膝体积的0.036％?左右.在基于脂肪抑制三维各向同性中等权重VISTA序列的膝关节MR图像上,验证本文方法的平均分割精度为92.92％,其中9种结构的Dice相似系数在94％?以上,5种结构在87％～90％?之间,剩余1种结构在76％?左右.
关键词：深度学习语义分割神经网络磁共振影像膝骨关节炎
分类号：O242(计算数学)TP391.4(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金(62031020)
论文发表日期：2022-09-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：12( 531-542 )
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