应用图像块和全卷积神经网络的肩关节MRI自动分割

来源 :中国图象图形学报 | 被引量 : 16次 | 上传用户：kahn419

【摘要】

：

目的 MRI正逐步代替CT进行骨头与关节的检查,肩关节MRI中骨结构的精确自动分割对于骨损伤和疾病的度量与诊断至关重要,现有骨头分割算法无法做到不用任何先验知识进行自动分割,且通用性和精准度相对较低,为此提出一种基于图像块和全卷积神经网络(PCNN和FCN)相结合的自动分割算法。方法首先建立4个分割模型,包括3个基于U-Net的骨头分割模型(肱骨分割模型、关节骨分割模型、肱骨头和关节骨作为整体的分

【作者】

：

刘云鹏蔡文立洪国斌王仁芳金冉

【机构】

：

浙江万里学院电子与计算机学院,宁波315100哈佛医学院放射学3D图像实验室,波士顿02114;哈佛医学院放射学3D图像实验室,波士顿02114;中山大学附属第五医院医学影像部,中山,519000;浙

【出处】

：

中国图象图形学报

【发表日期】

：

2018年10期

【关键词】

：

深度学习医学图像分割全卷积网络核磁共振图像骨科诊断

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