基于层级循环神经网络的术中X线图像腰椎自动识别

• 作者: 安海博 张吟龙 李杨 梁炜 谈金东
• 来源期刊: 计算机辅助设计与图形学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 图像识别 循环神经网络 曲率特征 图像引导手术 移动C型臂
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 图像与视觉
• 页码范围: 132-140
• 页数: 9页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 6373字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1089.2019.17165

摘要

针对图像引导微创脊柱手术中移动C型臂X线成像特点,通过学习人体腰椎的曲率特征实现腰椎识别,提出一种基于层级循环神经网络的X线图像腰椎自动识别方法.首先为解决X线图像中腰椎纹理混叠的问题,提取腰椎三维模型与二维X线图像中共有的曲率特征作为模型的输入;其次为模拟术中移动C型臂多角度成像的特点,采用双向循环神经网络学习腰椎曲率特征,刻画腰椎曲率特征在不同成像角度下的关联性;最后为解决病理情况下腰椎部分信息缺失的问题,提出一种层级循环神经网络模型,通过逐层融合的网络架构对人体腰椎间天然的上下文关系进行建模,提高模型在病理情况下的腰椎识别率.在开源数据集和术中移动C型臂X线图像上的实验结果表明,文中方法在正常情况和病理情况下的腰椎识别率均优于其他4种方法,且由于使用了数据量较少的二维曲率特征,该方法在训练和测试阶段的计算效率更高,更适合于术中图像引导的应用.