【摘 要】
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淋巴结检测和分析对于肿瘤的疗效评估、分期具有重要意义。本研究提出一种基于Hessian矩阵与多视图卷积网络纵隔淋巴结自动检测方法。该方法首先确定纵隔部位淋巴结可能存在的区域;然后,基于淋巴结形态特征,构造多尺度增强滤波器,提取候选淋巴结;最后结合CT图像的冠状面、横断面和矢状面信息,设计多视图卷积网络对候选淋巴结进行分类。对90组患者的纵隔部位进行测试,平均每个患者9个假阳性淋巴结的条件下,灵敏度
【机 构】
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上海理工大学医疗器械与食品学院,上海健康医学院医疗器械学院,上海健康医学院附属周浦医院,中科院苏州生物医学工程技术研究所,南京同仁医院
【基金项目】
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上海市浦东新区科技发展基金民生科研专项医疗卫生项目(PKJ2017-Y41),江苏省省级重点研发专项资金资助项目(BE2017601)。
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淋巴结检测和分析对于肿瘤的疗效评估、分期具有重要意义。本研究提出一种基于Hessian矩阵与多视图卷积网络纵隔淋巴结自动检测方法。该方法首先确定纵隔部位淋巴结可能存在的区域;然后,基于淋巴结形态特征,构造多尺度增强滤波器,提取候选淋巴结;最后结合CT图像的冠状面、横断面和矢状面信息,设计多视图卷积网络对候选淋巴结进行分类。对90组患者的纵隔部位进行测试,平均每个患者9个假阳性淋巴结的条件下,灵敏度为90.32%。该方法对不同大小的淋巴结具有较高的检出率。
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