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摘要:
右心室分割对肺动脉高压、法洛四联症等疾病的心脏功能评估具有重要意义.然而,右心室结构复杂,变动性大、心肌薄且毗邻脂肪,实验全自动分割一直是难点.心脏磁共振短轴电影图像时空分辨高,常用于临床右心室分割及功能评价.本文基于心脏磁共振短轴电影图像对右心室分割方法进行了综述,首先回顾了传统右心室分割算法,然后重点介绍了基于多图谱和深度学习算法的右心室分割进展,并介绍了右心室分割结果常用的评估指标.通过上述回顾发现,基于深度学习算法的分割方法是今后临床应用的右心室分割的主要方法,对心脏相关疾病的诊断及预后十分重要,而且可大大提高医生的工作效率.
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文献信息
篇名 基于心脏磁共振短轴电影图像的右心室分割新进展
来源期刊 波谱学杂志 学科 工学
关键词 心脏磁共振电影成像 短轴图像 右心室分割 多图谱 深度学习
年,卷(期) 2019,(3) 所属期刊栏目 综述评论
研究方向 页码范围 377-391
页数 15页 分类号 TP301.6|O482.53
字数 11399字 语种 中文
DOI 10.11938/cjmr20182678
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 聂生东 上海理工大学医疗器械与食品学院 113 754 15.0 22.0
2 钟玉敏 上海交通大学医学院附属上海儿童医学中心影像诊断中心 104 472 11.0 16.0
3 胡立伟 上海交通大学医学院附属上海儿童医学中心影像诊断中心 17 42 4.0 6.0
4 王丽嘉 上海理工大学医疗器械与食品学院 15 43 3.0 6.0
5 苏新宇 上海理工大学医疗器械与食品学院 3 4 1.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
心脏磁共振电影成像
短轴图像
右心室分割
多图谱
深度学习
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
波谱学杂志
季刊
1000-4556
42-1180/O4
16开
中科院武汉物理与数学研究所(武汉71010号信箱)
38-313
1983
chi
出版文献量(篇)
1492
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7
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7081
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