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使用 CT 图像和深度学习模型对左心房进行分割。

Segmentation of left atrium using CT images and a deep learning model.

出版信息

Annu Int Conf IEEE Eng Med Biol Soc. 2022 Jul;2022:3839-3842. doi: 10.1109/EMBC48229.2022.9871623.

DOI:10.1109/EMBC48229.2022.9871623
PMID:36086640
Abstract

The left atrium (LA) is one of the cardiac cavities with the most complex anatomical structures. Its role in the clinical diagnosis and patient's management is critical, as it is responsible for the atrial fibrillation, a condition that promotes the thrombogenesis inside the left atrial appendage. The development of an automated approach for LA segmentation is a demanding task mainly due to its anatomical complexity and the variation of its shape among patients. In this study, we focus to develop an unbiased pipeline capable to segment the atrial cavity from CT images. For evaluation purposes state-of-the-art metrics were used to assess the segmentation results. Particularly, the results indicated the mean values of the dice score 80%, the hausdorff distance 11.78mm, the average surface distance 2.24mm and the rand error index 0.2.

摘要

左心房(LA)是具有最复杂解剖结构的心脏腔室之一。它在临床诊断和患者管理中的作用至关重要,因为它负责心房颤动,这种情况会促进左心耳内的血栓形成。开发用于 LA 分割的自动化方法是一项艰巨的任务,主要是由于其解剖结构的复杂性以及患者之间形状的变化。在这项研究中,我们专注于开发一种能够从 CT 图像中分割心房腔的无偏置管道。为了评估目的,使用了最先进的指标来评估分割结果。特别是,结果表明骰子分数的平均值为 80%,Hausdorff 距离为 11.78mm,平均表面距离为 2.24mm,兰德误差指数为 0.2。

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引用本文的文献

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