亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

Automated vessel segmentation in lung CT and CTA images via deep neural networks

分割 卷积神经网络 Sørensen–骰子系数 计算机科学 人工智能 深度学习 人工神经网络 基本事实 模式识别(心理学) 计算机断层血管造影 图像分割 计算机断层摄影术 放射科 医学
作者
Wenjun Tan,Luqian Zhou,Xiaoshuo Li,Xiaoyu Yang,Yufei Chen,Jinzhu Yang
出处
期刊:Journal of X-ray Science and Technology [IOS Press]
卷期号:29 (6): 1123-1137 被引量:16
标识
DOI:10.3233/xst-210955
摘要

The distribution of pulmonary vessels in computed tomography (CT) and computed tomography angiography (CTA) images of lung is important for diagnosing disease, formulating surgical plans and pulmonary research.Based on the pulmonary vascular segmentation task of International Symposium on Image Computing and Digital Medicine 2020 challenge, this paper reviews 12 different pulmonary vascular segmentation algorithms of lung CT and CTA images and then objectively evaluates and compares their performances.First, we present the annotated reference dataset of lung CT and CTA images. A subset of the dataset consisting 7,307 slices for training and 3,888 slices for testing was made available for participants. Second, by analyzing the performance comparison of different convolutional neural networks from 12 different institutions for pulmonary vascular segmentation, the reasons for some defects and improvements are summarized. The models are mainly based on U-Net, Attention, GAN, and multi-scale fusion network. The performance is measured in terms of Dice coefficient, over segmentation rate and under segmentation rate. Finally, we discuss several proposed methods to improve the pulmonary vessel segmentation results using deep neural networks.By comparing with the annotated ground truth from both lung CT and CTA images, most of 12 deep neural network algorithms do an admirable job in pulmonary vascular extraction and segmentation with the dice coefficients ranging from 0.70 to 0.85. The dice coefficients for the top three algorithms are about 0.80.Study results show that integrating methods that consider spatial information, fuse multi-scale feature map, or have an excellent post-processing to deep neural network training and optimization process are significant for further improving the accuracy of pulmonary vascular segmentation.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
Emon发布了新的文献求助10
1秒前
十月完成签到 ,获得积分10
1秒前
干净涵梅发布了新的文献求助10
4秒前
华仔应助anyilin采纳,获得10
4秒前
13秒前
anyilin发布了新的文献求助10
19秒前
从容芮完成签到,获得积分0
24秒前
28秒前
JamesPei应助青木香采纳,获得10
32秒前
anyilin完成签到,获得积分20
46秒前
Chen完成签到 ,获得积分10
50秒前
55秒前
1分钟前
1分钟前
科研通AI5应助晚晚采纳,获得10
1分钟前
jianghs发布了新的文献求助30
1分钟前
袁钰琳完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
晚晚完成签到,获得积分10
1分钟前
晚晚发布了新的文献求助10
1分钟前
1分钟前
僦是卜够完成签到 ,获得积分10
2分钟前
徐悦月关注了科研通微信公众号
2分钟前
2分钟前
2分钟前
徐悦月发布了新的文献求助10
2分钟前
王志鹏发布了新的文献求助10
2分钟前
2分钟前
青木香发布了新的文献求助10
2分钟前
怡然的绮烟完成签到 ,获得积分10
2分钟前
青木香完成签到,获得积分10
2分钟前
Hello应助怡然的绮烟采纳,获得10
3分钟前
3分钟前
nolan完成签到 ,获得积分10
3分钟前
小蘑菇应助科研通管家采纳,获得10
3分钟前
kk完成签到 ,获得积分10
3分钟前
3分钟前
Elvira完成签到,获得积分10
3分钟前
先玩了玉发布了新的文献求助10
3分钟前
高分求助中
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 350
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3990031
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3532108
关于积分的说明 11256334
捐赠科研通 3270943
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1805146
邀请新用户注册赠送积分活动 882270
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809228