本文關鍵詞：基于多模態(tài)卷積神經網絡的腦血管提取方法研究

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【摘要】：提出了一種基于多模態(tài)的卷積神經網絡對腦部CT血管造影圖像(CTA)進行分割,從而實現(xiàn)腦血管的單獨提取。該方法首先對原始CTA圖像進行高斯和拉普拉斯處理,并將處理后的圖像與原始圖像共同構成多模態(tài)圖像作為輸入,然后通過多個并行的卷積神經網絡對多模態(tài)圖像進行分割,最終將所有的分割結果通過線性回歸進行融合從而提取出腦血管。該文通過一系列的實驗不僅證明了卷積神經網絡在腦血管分割上的有效性,而且證明了本文所提出方法的分割效果比現(xiàn)有的腦血管分割算法更加出色。
【作者單位】： 電子科技大學信息與軟件工程學院;
【關鍵詞】： 腦血管分割 血管造影圖像 卷積神經網絡 多模態(tài)
【基金】：國家自然科學基金廣東聯(lián)合基金(U1401257);國家自然科學基金(61300090,61133016) 四川省科技廳應用基礎計劃(2014JY0172) 廣東省電子信息產品可靠性技術重點實驗室開放基金(2013A061401003)
【分類號】：R816.1;TP183;TP391.41
【正文快照】： 因發(fā)病率、致殘率、死亡率較高,腦血管病已是嚴重威脅人類健康、甚至是導致死亡的三大疾病之一。對腦血管病進行早期的診斷和及時的治療尤為重要:一方面對降低腦血管病的發(fā)病率、復發(fā)率、致殘率和死亡率具有重要的意義,另一方面對腦血管病患者的預后和康復將發(fā)揮積極作用。腦

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1 齊守良;岳勇;辛軍;康雁;;面向臨床腫瘤診療決策的多模態(tài)醫(yī)學影像融合[J];中國生物醫(yī)學工程學報;2013年03期

2 徐鵬,堯德中,羅h，

本文編號：511202