發(fā)布時間：2017-10-12 01:17

  本文關鍵詞：胸部解剖結構回歸模型的虛擬雙能量X線減影方法

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【摘要】：目的探索從常規(guī)X線胸片圖像中分割出骨質結構,獲取僅含軟組織圖像的虛擬雙能量X線減影的方法,旨在不增加放射劑量的條件下獲取高質量的臨床肺結節(jié)影像診斷效果。方法首先將肺區(qū)自動劃分出8個特定解剖結構的子區(qū)域:左右側肺葉的上、中、下部和左右肺門;然后針對每個特定解剖區(qū)域,利用從雙能量設備獲取的標準胸片和其對應的骨質圖像對多分辨率的大規(guī)模訓練人工神經網(wǎng)絡(MTANNs)進行訓練。訓練好后,可以利用該ANN處理獲得該解剖結構子區(qū)域的虛擬骨質圖像。融合從8個多分辨率ANNs輸出的骨質圖像,融合得到一幅完整的虛擬骨質圖像。接下來采用總變分最小化平滑的方法抑制虛擬骨質圖像中的噪聲,且增強骨骼邊緣。最后將虛擬骨質圖像從原圖中相減獲得虛擬軟組織圖像。結果用110幅含有肺結節(jié)的胸片圖像對算法進行了測試,新方法用于常規(guī)X線胸片所得虛擬軟組織圖像可有效地去除原片中骨質結構影像,較清晰地保留肺結節(jié)和血管影像,有利于臨床肺結節(jié)的診斷。采用新方法可使肺結節(jié)的正確識別率提高到88%(傳統(tǒng)方法識別率為70%)。結論基于解剖結構的人工神經網(wǎng)絡回歸模型能有效地分離出骨骼,可以廣泛地應用于臨床診斷,幫助放射科醫(yī)生檢測出肺結節(jié)。
【作者單位】： 上海理工大學光電信息與計算機工程學院;
【關鍵詞】： 回歸模型 X光胸片 虛擬雙能量 肺結節(jié) 解剖結構
【基金】：上海市自然科學基金項目(13ZR1410400)~~
【分類號】：R816.4;TP391.41
【正文快照】： Vol.21,No.9,Sep.20160引言胸部疾病的患病率一直在持續(xù)增長。據(jù)統(tǒng)計,每年全世界有超過9 000 000人因為胸部疾病而死亡[1]。胸部X線攝影是目前最常用的影像學診斷技術,可用于識別胸部疾病如肺癌、肺結核、肺炎、塵肺、肺氣腫。它是最經濟、最常見并且放射劑量適中的診斷工具,，

本文編號：1015847