电子密度模体插件自动定位方法

摘要：

目的 探讨基于深度卷积神经网络(DCNN)对电子密度模体(CIRS 062)插件自动定位的方法.方法 首先基于DCNN模型分割CIRS 062的吸气态肺、呼气态肺、松质骨和密质骨4个插件;之后采用摩尔邻域追踪算法处理插件边缘;最后根据几何特征定位其他4个插件.结果 基于DCNN分割结果的戴斯相似性系数均＞0.85,精确度均＞0.81,综合评价指标均＞0.61.结论 基于DCNN方法可实现插件自动定位.

关键词：锥束计算机体层摄影术、深度卷积神经网络、电子密度模体、图像分割

所属期刊栏目：35

分类号：R814.42(放射医学)

资助基金：国家重点研发计划2016YFC0105102

在线出版日期：2019-04-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：428-432