基于深度学习的计算机体层摄影血管造影颈动脉斑块分割初步研究

• 作者: 吴秋雯 周书怡 曹鑫 李郁欣 杨丽琴 耿辰 耿道颖
• 来源期刊: 上海医学
• 关键词: 颈动脉斑块 计算机体层摄影血管造影 分割 三维-Unet
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 专题研究
• 页码范围: 280-283
• 页数: 4页
• 语种: 中文
• DOI: 10.19842/j.cnki.issn.0253-9934.2020.05.006

摘要

目的 采用深度学习方法自动分割头颈部CTA图像中的颈动脉斑块.方法 通过结合阈值分割和区域生长算法的半自动血管分割,从CTA图像中分割出颈总动脉至颈内动脉颅外段及其周围感兴趣区域,在此基础上,采用三维(3D)-Unet网络模型进行颈动脉斑块的识别和分割,将41例患者的CTA图像用于训练,9例患者的CTA图像用于测试,计算斑块识别率评估实验结果.结果 半自动血管分割方法从原始图像中分割出颈总动脉至颈内动脉颅外段,分割结果与高年资影像科医师识别结果一致.通过3D-Unet网络模型进一步对斑块进行检测和分割,取得较好的结果,经统计,斑块检出率达到82.76％(24/29),亦能识别体积相对较小的钙化斑块.结论 血管分割和3D-Unet网络模型对颈动脉斑块的分割效果较好,为进一步的CTA颈动脉斑块分析和研究提供了一种有效工具.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	耿道颖		165	1287	18.0	24.0
2	李郁欣		27	159	8.0	11.0
3	杨丽琴		8	13	3.0	3.0
4	曹鑫		11	2	1.0	1.0
5	周书怡		5	35	3.0	5.0
6	耿辰		2	0	0.0	0.0
7	吴秋雯		2	0	0.0	0.0