基于多模态卷积神经网络的脑血管提取方法研究

• 作者: 丁熠 沈广宇 秦志光 蓝天 陈圆 陈浩
• 来源期刊: 电子科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 脑血管分割 血管造影图像 卷积神经网络 多模态
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 页码范围: 573-581
• 页数: 9页
• 分类号: TP315.69|TP181
• 字数: 8018字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-0548.2016.04.010

摘要

提出了一种基于多模态的卷积神经网络对脑部CT血管造影图像(CTA)进行分割，从而实现脑血管的单独提取。该方法首先对原始CTA图像进行高斯和拉普拉斯处理，并将处理后的图像与原始图像共同构成多模态图像作为输入，然后通过多个并行的卷积神经网络对多模态图像进行分割，最终将所有的分割结果通过线性回归进行融合从而提取出脑血管。该文通过一系列的实验不仅证明了卷积神经网络在脑血管分割上的有效性，而且证明了本文所提出方法的分割效果比现有的脑血管分割算法更加出色。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	秦志光	电子科技大学信息与软件工程学院	262	3157	26.0	46.0
2	蓝天	电子科技大学信息与软件工程学院	15	67	5.0	7.0
3	陈浩	电子科技大学信息与软件工程学院	16	58	5.0	7.0
4	丁熠	电子科技大学信息与软件工程学院	10	46	3.0	6.0
5	陈圆	电子科技大学信息与软件工程学院	1	15	1.0	1.0
6	沈广宇	电子科技大学信息与软件工程学院	1	15	1.0	1.0