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威尼斯人在线官网:中山大学附属第六医院吴晓健教授带领的团队

时间:2022/7/12 21:40:17   作者:   来源:   阅读:23   评论:0
内容摘要:基于图像的自动分割技术可以帮助医生准确了解病变的位置、大小以及与周围血管和组织的关系,辅助疾病诊断、图像引导手术和医疗数据可视化,为临床诊治和病理研究提供可靠的依据。目前,能否实现全自动、准确的病灶分割是决定医学影像在临床使用效果的关键。近年来,深度神经网络的快速发展使得许多先进的分割方法都取得了进展威尼斯人在线官网。...
基于图像的自动分割技术可以帮助医生准确了解病变的位置、大小以及与周围血管和组织的关系,辅助疾病诊断、图像引导手术和医疗数据可视化,为临床诊治和病理研究提供可靠的依据。目前,能否实现全自动、准确的病灶分割是决定医学影像在临床使用效果的关键。

近年来,深度神经网络的快速发展使得许多先进的分割方法都取得了进展威尼斯人在线官网。但与肝脏、心脏等器官相比,由于肠道肿瘤的形状和位置变化较大,因此肠道肿瘤的自动分割比较困难。这项任务是困难的。特别是结肠癌,由于病变分布广泛,解剖结构复杂,并没有实现有效的病变自动分割。这一现状制约了人工智能在结肠癌的准确诊断和治疗的临床应用。

对此,中山大学附属第六医院吴晓健教授带领的团队、喀什第一人民医院邹晓光教授和上海人工智能实验室团队开展了研究,在世界上首次实现了自主结肠癌病变的精确分割。该解决方案来源于其开发的用于结肠癌病灶自动精确分割的医学影像人工智能弱监督-半监督框架(Segmentation Only Uses Sparse Annotations, SOUSA),并发表了《仅使用稀疏注释分割病灶:医学图像》一文《联合弱学习与半监督学习的交流》。

根据中山大学附属第六医院发布的消息,在本研究中,研究团队使用中山大学附属第六医院和卡迪第一医院的923张带标注的结肠癌CT图像和2670张未标记的结肠癌CT图像作为SOUSA框架的训练。数据集,并使用417例结肠癌CT图像对SOUSA框架进行验证,结果表明其自动分割效果优于现有的弱监督和半监督学习模型。


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