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长春工业大学学报 2022年第6期43卷 686-692页

作者：刘丽伟赵强长春工业大学计算机科学与工程学院吉林长春130102

针对当下三维CNN对脑肿瘤mri分割时训练参数量过大、网络收敛性差、训练时间过长的问题,提出S-GG Net。先通过对轻量级结构Ghost Module进行改进形成Shuffle-Ghost Module;并以此为基础单元形成两种残差结构,网络仿造U-Net结构分别对网... 详细信息

针对当下三维CNN对脑肿瘤mri分割时训练参数量过大、网络收敛性差、训练时间过长的问题,提出S-GG Net。先通过对轻量级结构Ghost Module进行改进形成Shuffle-Ghost Module;并以此为基础单元形成两种残差结构,网络仿造U-Net结构分别对网络的压缩路径、扩展路径进行重新构建。在公开的脑肿瘤数据集BraTs进行实验得知,文中方法在大幅缩减参数量的情况下,仍然能够保证训练效果。

关键词：脑肿瘤分割 3d mri 轻量级改进 S-GGNet

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Real-Time Multi-Feature Approximation Model-Based Efficient Brain Tumor Classification Using deep Learning Convolution Neural Network Model

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Computer Systems Science & Engineering 2023年第9期46卷 3883-3899页

作者： Amarendra Reddy Panyala M.Baskar department of Computer Science and Engineering School of ComputingSRM Institute of Science and TechnologyKattankulathurChengalpattuChennai603203TamilnaduIndia department of Information Technology MLR Institute of TechnologyHyderabad500043TelanganaIndia department of Computing Technologies School of ComputingSRM Institute of Science and TechnologyKattankulathurChengalpattuChennai603203TamilnaduIndia

The deep learning models are identified as having a significant impact on various problems.The same can be adapted to the problem of brain tumor classification.However,several deep learning models are presented earlier,but they need better classification accuracy.An efficient Multi-Feature Approximation Based Convolution Neural Network(CNN)model(MFACNN)is proposed to handle this issue.The method reads the input 3d Magnetic Resonance Imaging(mri)images and applies Gabor filters at multiple levels.The noise-removed image has been equalized for its quality by using histogram equalization.Further,the features like white mass,grey mass,texture,and shape are extracted from the images.Extracted features are trained with deep learning Convolution Neural Network(CNN).The network has been designed with a single convolution layer towards dimensionality reduction.The texture features obtained from the brain image have been transformed into a multi-dimensional feature matrix,which has been transformed into a single-dimensional feature vector at the convolution layer.The neurons of the intermediate layer are designed to measure White Mass Texture Support(WMTS),GrayMass Texture Support(GMTS),WhiteMass Covariance Support(WMCS),GrayMass Covariance Support(GMCS),and Class Texture Adhesive Support(CTAS).In the test phase,the neurons at the intermediate layer compute the support as mentioned above values towards various classes of images.Based on that,the method adds a Multi-Variate Feature Similarity Measure(MVFSM).Based on the importance ofMVFSM,the process finds the class of brain image given and produces an efficient result.

关键词： CNN deep learning brain tumor classification MFA-CNN MVFSM 3d mri texture Gabor

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基于深度神经网络和smri的阿尔兹海默症早期识别

基于深度神经网络和sMRI的阿尔兹海默症早期识别

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作者：房洁宁夏大学

学位级别：硕士

阿尔兹海默症(Alzheimer's disease,Ad)是一种退行性且不可逆的神经系统疾病,病死率高、病程时间长,给家庭和社会带来了极大的心理和经济负担。据阿尔兹海默症国际组织估计,全球75%的痴呆症患者没有条件通过临床诊断的方式被诊断出来,... 详细信息

阿尔兹海默症(Alzheimer's disease,Ad)是一种退行性且不可逆的神经系统疾病,病死率高、病程时间长,给家庭和社会带来了极大的心理和经济负担。据阿尔兹海默症国际组织估计,全球75%的痴呆症患者没有条件通过临床诊断的方式被诊断出来,这导致该疾病在被发现时,它已经处于不可逆的发展阶段,在这个阶段患者会出现明显的记忆丧失和神经功能下降的现象。然而,就国内现有医疗条件而言,具备做全套早期识别的医院数量有限,难以满足国内庞大的Ad早筛需求。对于患者而言,使用正电子PET成像技术进行Ad早期筛查价格成本昂贵,给病患带来了沉重负担。这促使开发一种适应性广、成本低廉的早期筛查计算机辅助诊断技术以获取早期诊断标记。针对上述难点和挑战,本文提出了基于深度频域网络的阿尔兹海默症识别与基于度量学习的阿尔兹海默症识别两种方法。具体而言,本文的主要工作如下:1.针对3d mri影像特征维度过高而导致训练时间过长的问题,医学灰度图像本身存在对比度低不利于深度神经网络进行特征提取的问题,提出了使用离散余弦变换将图像转换到频域的方法,在不影响测试精度的前提下,通过通信信号带宽的控制来提取有效信息缩短训练时间。与传统的深度神经分类网络相比,该模型显著提高了阿尔兹海默症基于mri影像诊断的准确性,并缩短了训练时长。2.针对3d mri影像各块之间长距离依赖关系缺失而导致的类内差异大,类间差异相对小的问题,医学图像本身缺乏有效语义信息的问题,提出了使用度量学习的方法,在缩小类内距离的同时做到增大类间距离。同时引入了 Transformer技术,捕捉各块之间长距离依赖关系,以提高医学图像的有效语义信息,使得该模型显著提高了阿尔兹海默症mri识别的效率。与传统深度神经网络相比,该模型显著提高了阿尔兹海默病mri诊断的准确性。3.根据本文阿尔兹海默症的识别方法,设计并实现了一个针对该任务的预测评估统,该系统的设计旨在为基层医生的辅助诊断和老年人群的早期识别提供更好的识别服务。系统设计遵循易操作性原则,使得大多数用户可以快速掌握和使用。该系统可以使用3dmri脑部影像作为系统的输入,最终以该用户的阿尔兹海默症预测评估结果作为输出。为了保证系统的易用性及稳健性,已在公开数据集上进行了测试。

关键词：阿尔兹海默症深度神经网络 3d mri 离散余弦变换度量学习

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正常人骨盆骶棘韧带的解剖学及mri成像研究

正常人骨盆骶棘韧带的解剖学及MRI成像研究

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作者：汪祎然南方医科大学

学位级别：硕士

研究背景骨盆骨折常常由高能量损伤导致,占全身骨折的3%。骨盆骨折的死亡率高达10%～16%。手术治疗骨盆骨折已经成为共识。随着治疗技术和理念的进步,骨盆骨折的死亡率和致残率明显降低,然而,骨盆骨折对于创伤骨科医生来说仍具有挑战性... 详细信息

研究背景骨盆骨折常常由高能量损伤导致,占全身骨折的3%。骨盆骨折的死亡率高达10%～16%。手术治疗骨盆骨折已经成为共识。随着治疗技术和理念的进步,骨盆骨折的死亡率和致残率明显降低,然而,骨盆骨折对于创伤骨科医生来说仍具有挑战性。骨盆环后部骨-韧带复合结构包括骶髂关节、关节周围韧带以及骨盆底肌肉和筋膜。骶髂关节在骨盆环占整个骨盆功能的60%,是传递躯干与下肢负荷的枢纽。骶髂周围韧带包括骶棘韧带、骶结节韧带、骶髂前韧带、骶髂间韧带及骶髂后韧带。当骨盆后环损伤时这些韧带可能也发生损伤。APC损伤分型最早由Tile和Burgess等提出,随着耻骨联合的分离距离变大,骨盆韧带如骶髂前韧带、骶棘韧带和骶棘韧带等势必逐一断裂。George Pennal认为,耻骨联合分离2.5cm则表示骨盆环不稳定,伴有骶棘韧带和骶结节韧带的断裂。传统的影像学检查仅显示了骨盆骨折的病理学改变而忽视了韧带。一些研究则通过骶髂关节或耻骨联合在影像学上的分离情况来推断韧带是否损伤。这些研究缺乏一定的临床证据。虽然,目前认为骶髂复合体的韧带对于骨盆的稳定性起到了重要作用。但是,我们在诊断和治疗过程中更为看重的是骨组织损伤的修复,而忽视了韧带完整性的作用。这其中一个重要的原因就是当前对于骨盆骨折韧带损伤情况认识不足。mri提供了评估韧带解剖的非侵入式方法。多年前已经用于评估其他部位的损伤。在骨科方面,mri已广泛应用于膝、肩和踝关节韧带损伤的诊断,但是目前并没有研究数据描述用mri评估急性骨盆环损伤患者的韧带的完整性,既往mri在骨盆方面的临床应用,主要用于以下病变的诊断和观察：骶髂关节炎、盆腔脏器病变、盆底或臀部肌肉病变等。mri应用于骨盆环损伤的研究报道尚少,但这已成为目前及未来的研究热点。随着临床医师对骶髂关节周围韧带解剖、mri影像学表现的进一步认识,对骨盆环的解剖、生物力学研究的深入,以及临床上对于骨盆损伤的认识,mri将逐渐应用于骨盆损伤的诊断与治疗中,尤其在骶髂关节周围韧带损伤中的应用。骶棘韧带与骶结节韧带作为骶髂复合体的重要组成部分,被认为具有限制骶骨旋转运动的功能,一旦骶棘韧带与骶结节韧带被切断,骶髂关节的微动将显著提高。骶棘韧带外形类似于一三角形结构,起自骶骨远端和尾骨近端的外缘,向外汇聚,止于坐骨棘,其骨盆面覆盖有尾骨肌。骶结节韧带极其牢固,形状宽扁,起于骶骨整个背面的外侧部分及髂后上棘和髂后下棘后表面,止于坐骨结节。对于成人骨盆部,行mri扫描时常用体位为标准仰卧位,尤其对于骨盆损伤患者。对于传统骨盆扫描,大多采用标准的水平片、冠状位和矢状位。骨盆骶髂关节及其韧带解剖较其他部位特殊,骶髂关节属于微动关节,活动度小,周围韧带负责增加其稳定性,走行不一。韧带束虽然止点宽泛,但大多较薄,在标准的水平面,矢状面以及冠状面对韧带进行观察有一定的难度,因此,常规影像并不利于韧带损伤的观察及诊断。理论上,可以将韧带看做一个宽薄的平面,当扫描平面与该平面平行时,可以准确观察到韧带全长,便于临床诊断。因此有学者提出通过计算该平面的角度,并采用该角度的扫描平面对韧带进行扫描观察。通过各向同性3d mri等序列扫描可以可获取扫描所需部位的容积数据,对于在骨盆组织上使用3d mri,将获取的数据转入工作站电脑中进行后处理,经多平面重组技术后可以通过软件获得任意角度的截面断层影像。其优点在于不仅具有较高的空间分辨率,还可以消除常规MR扫描二维平面的局限性,并实现无遗漏扫描,但由于数据采集时间长使其临床应用受到限制。近年来,随着mri并行采集技术的应用和对于多种不同机体组织对比度的3d mri成像序列的研制与开发,使得3d mri成像的临床医用更加方便和普及。骶髂后长韧带及骶结节韧带已有相关学者对其扫描角度进行研究,本研究则选择骶棘韧带作为对象,通过观察尸体标本明确骶棘韧带的起止点定位及其走行,在三维CT重建数据中测量骶棘韧带在矢状面上的投影与冠状面之间的夹角。在3d mri多平面重组图像上寻找骶棘韧带并得到其角度。目的本研究旨在通过骶棘韧带的解剖学观察,了解骶棘韧带的起止点及其走行,从而利用其解剖学特性,在影像学数据上进行测量,招募志愿者,对正常成人骨盆磁共振扫描,为骨盆后环骶棘韧带的影像学诊断提供有效地扫描方法,为骨盆韧带的影像学诊断提供帮助。第一部分资料与方法一、资料标本来源：取新鲜冰冻或福尔马林浸泡的正常成年男性和女性的完整骨盆(保留第4/5腰椎、完整的骨性盆腔和骨盆关节韧带)。标本经细致解剖,切除骨盆周围软组织,但保留完整的骨盆韧带。经肉眼和x线透视观察,所有骨盆均无骨折、肿瘤、风湿结核等病变和解剖学变异。骨盆标本均由南方医科大学解剖教研室提供。试验器材：解剖刀,血管钳,钢丝锯,解剖台等解剖器械。二、方法认识尸体标本中骶棘韧带形态的解剖学研究：细致解剖,切除骨盆周围肌肉及神经血管等软组织,保留完整的骶棘韧带,观察其走行及其起止点的骨性解剖标志。结果完整解

关键词：骨盆骨折骶髂复合体骶棘韧带 3d mri

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基于3d-MATRIX序列的压缩感知技术在膝关节成像中的临床应用价值

基于3D-MATRIX序列的压缩感知技术在膝关节成像中的临床应用价值

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作者：宋春娟南京医科大学

学位级别：硕士

目的探讨基于3d可调制翻转角超长回波链回聚脉冲成像（three-dimensional modulated flip angles technique in refocusing imaging with extended echo train,3dMATRIX）的压缩感知（compressed sensing,CS）技术在膝关节成像中的临床应用价值。材料和方法前瞻性分析来我院放射科检查的28例膝关节疼痛患者（其中一例因疼痛导致运动伪影,无法坚持检查;另外一例因前交叉韧带断裂无法测量。实际共纳入研究26个膝关节）,均采用CS-3d-MATRIX（CS-3d）和3d-MATRIX（传统3d）扫描。两位放射科医生对两组图像的伪影（0-4）、锐利度（0-4）和图像综合质量（0-4）进行评分,比较图像质量和诊断效能;分析两组膝关节图像中的软骨、肌肉、滑膜液、骨髓腔和前交叉韧带的信噪比（signal to noise ratio,SNR）,骨髓腔-软骨、骨髓腔-滑膜液、软骨-肌肉、滑膜液-软骨、滑膜液-前交叉韧带的对比噪声比（contrast to noise ratio,CNR）,并进行统计学分析。结果 CS-3d序列和传统3d序列的膝关节图像的伪影（3.89±0.32 vs.3.71±0.46,P=0.096）和总体图像质量（3.75±0.44 vs.3.89±0.32,P=0.157）无统计学差异,而CS-3d图像锐利度略低于传统3d（3.39±0.50 vs.3.79±0.42,P=0.008）,CS-3d图像稍模糊;与传统3d相比,除了骨髓腔和前交叉韧带,CS-3d获得的SNR均升高;CS-3d滑膜液-前交叉韧带的CNR显著提高（68.95±20.48vs.55.22±26.31,P=0.008）,其余组织的CNR值有升高但无统计学差异。CS-3d扫描时间较传统3d减少了46%。结论与传统3d扫描序列相比,CS-3d-MATRIX序列扫描膝关节扫描时间明显缩短,图像质量无明显差异。

关键词：压缩感知 3d mri 膝关节

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基于3dmri与CT建模的3d打印模型在骶骨肿瘤术前规划中的应用

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生物骨科材料与临床研究 2021年第2期18卷 12-16页

作者：张亚孙允龙冉君石志良李锋华中科技大学同济医学院附属同济医院骨科湖北武汉430030 青岛市市立医院脊柱外科中心山东青岛266000 华中科技大学同济医学院附属同济医院放射科湖北武汉430030 武汉理工大学机电学院湖北武汉430070

目的探索基于3d mri与CT建模的3d打印模型在骶骨肿瘤术前规划中的应用价值。方法回顾性分析华中科技大学同济医学院附属同济医院2015年6月至2020年6月收治的接受一期后路肿瘤切除+腰椎-骨盆重建术的骶骨肿瘤患者20例,分为两组,每组10例... 详细信息

目的探索基于3d mri与CT建模的3d打印模型在骶骨肿瘤术前规划中的应用价值。方法回顾性分析华中科技大学同济医学院附属同济医院2015年6月至2020年6月收治的接受一期后路肿瘤切除+腰椎-骨盆重建术的骶骨肿瘤患者20例,分为两组,每组10例。其中模型组采用3d mri与CT建模的3d打印模型辅助术前规划,常规组进行常规手术。对比两组手术时间、出血量、引流量、住院时间,术后视觉模拟评分,评估内固定情况和临床疗效。结果3d打印模型清晰呈现了骶骨肿瘤病灶区的骨骼、肿瘤、神经、血管等组织结构,并进行了体外仿真模拟手术;模型组手术时间[(8.9±3.1) h]与常规组手术时间[(12.6±4.5) h]相比明显缩短(P0.05);模型组所有病例内固定位置良好常规组1例患者椎弓根螺钉偏移,每组各出现2个伤口感染病例。结论基于3dmri与CT建模的3d打印模型可以有效辅助骶骨肿瘤术前规划,缩短手术时间,提高手术效率。

关键词： 3d mri 建模 3d打印模型术前规划手术模拟

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颈椎mri:二维T2加权快速自旋回波、二维准T2加权梯度返回波、三维T2加权可变翻转角度快速自旋回波序列的比较

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国际医学放射学杂志 2009年第3期 301-302页

作者： T.Meindl S.Wirth S.Weckbach O.dietrich M.Reiser S.O.Schoen-berg 卞读军 department of Clinical Radiology University Hospitals MunichZiemssenstrasse 180336 MunichGermany

比较颈椎MR成像各向同性三维高分辨T2加权MR序列和它的重建传统序列。采用1.5T MR设备对15名志愿者颈椎进行矢状和横断面三维T2加权MR序列、矢状和横断面二维T2加权MR序列、矢状和横断面二维准T2加权MR序列扫描。由矢状面三维数据重建... 详细信息

比较颈椎MR成像各向同性三维高分辨T2加权MR序列和它的重建传统序列。采用1.5T MR设备对15名志愿者颈椎进行矢状和横断面三维T2加权MR序列、矢状和横断面二维T2加权MR序列、矢状和横断面二维准T2加权MR序列扫描。由矢状面三维数据重建产生横断面(3d MPRT2W)影像。以体模和在体形式评价这些序列的信噪比和图像均匀度。评价颈椎10个解剖结构的可见度和伪影。统计学分析采用Cohen's kappa、Wilcoxon配对、t检验。

关键词： 3d mri 颈椎 T2加权空间

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