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通过径向分量模型和选择性搜索在超声中进行标准平面定位
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文件大小: 1mb
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上传时间: 2021-03-02
详细说明：标准平面的采集对于医学超声诊断至关重要。 但是，此过程需要丰富的经验和对人体解剖学的全面了解。 因此，对于新手来说，这是非常具有挑战性的，对于有经验的审查员而言，这甚至是耗时的。 我们提出了一种分层的，有监督的学习框架，用于从连续的二维超声图像中自动检测标准平面。 我们开发了一种系统，通过检测三个关键的解剖结构：胃泡，脐静脉和脊柱，从超声视频中定位胎儿腹部标准平面，从而对该技术进行了测试。 我们首先提出了一个新颖的基于径向成分的模型来描述这些关键解剖结构的几何约束。 然后，我们介绍了一种新颖的选择性搜索方法，该方法利用血管概率算法为脊柱和脐静脉产生可能的位置。 接下来，使用由随机森林训练的成分分类器，我们在受基于径向成分的模型约束的区域内的可能位置处检测到了关键的解剖结构。 最后，第二级分类器结合了组件检测的结果，以将超声图像识别为“胎儿腹部标准平面”或“非胎儿腹部标准平面”。对223个胎儿腹部视频的实验结果表明：我们的方法的检测准确性高达85.6％，并且显着优于全腹和单独的不受几何约束的解剖学检测方法。 实验结果表明，我们的系统在临床实践中具有广阔的应用前景。
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