检索结果-南通市图书馆

A two-step surface-based 3D deep learning pipeline for segmentation of intracranial aneurysms

Computational Visual Media 2023年第1期9卷 57-69页

作者： Xi Yang Ding Xia taichi kin Takeo Igarashi The University of Tokyo 7 Chome-3-1 HongoBunkyo CityTokyo 113-8654Japan Jilin University No.2699Qianjin RoadChangchunChina

The exact shape of intracranial aneurysms is critical in medical diagnosis and surgical *** voxel-based deep learning frameworks have been proposed for this segmentation task,their performance remains *** this study,we offer a two-step surface-based deep learning pipeline that achieves significantly better *** proposed model takes a surface model of an entire set of principal brain arteries containing aneurysms as input and returns aneurysm surfaces as output.A user first generates a surface model by manually specifying multiple thresholds for time-of-flight magnetic resonance angiography *** system then samples small surface fragments from the entire set of brain arteries and classifies the surface fragments according to whether aneurysms are present using a point-based deep learning network(PointNet++).Finally,the system applies surface segmentation(SO-Net)to surface fragments containing *** conduct a direct comparison of the segmentation performance of our proposed surface-based framework and an existing voxel-based method by counting voxels:our framework achieves a much higher Dice similarity(72%)than the prior approach(46%).

关键词： intracranial aneurysm(IA)segmentation point-based 3D deep learning medical image segmentation

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