典型文献
应用DeeplabV3+网络实现小儿髋关节超声图像识别
文献摘要：
利用Graf法进行发育性髋关节发育不良(Developmental Dysplasia of the Hip,DDH)诊断时主要依靠骨-软骨交界面、股骨头、滑膜皱襞、关节囊及软骨膜、盂唇、软骨顶、骨性顶这7个解剖结构进行解剖验证,而初级医生对上述结构识别困难,因此文章提出了一种基于DeeplabV3+的网络模型用于7个结构的分割识别.首先对纳入的106例图像进行手动标记和预处理,之后将其分别输入DeeplabV3+和U-Net两种网络模型中,最终对其预测图表现和分割性能进行比较.与目前DDH图像分割中常用且表现优越的U-Net网络相比,DeeplabV3+网络的预测图包含的结构较多,边界分割也较清晰,其图像分割评价指标如相似性系数、豪斯多夫距离和平均豪斯多夫距离平均值的表现也优于U-Net网络.文章利用DeeplabV3+网络实现了 DDH超声图像的7个结构分割,对临床医生进行后续图像的角度测量和分型诊断具有重要意义.
文献关键词：
发育性髋关节发育不良;超声;图像分割;网络模型;DeeplabV3+
中图分类号：
作者姓名：
刘梦瑶;刘茹涵;姚一静;余倩;高乙惠;王芮;盛斌;姜立新
作者机构：
上海交通大学医学院附属仁济医院超声医学科,上海200127;上海交通大学电子信息与电气工程学院计算机系,上海200240;上海交通大学附属第六人民医院,上海200233
文献出处：
引用格式：
[1]刘梦瑶;刘茹涵;姚一静;余倩;高乙惠;王芮;盛斌;姜立新-.应用DeeplabV3+网络实现小儿髋关节超声图像识别)[J].声学技术,2022(02):235-239
A类：
B类：
DeeplabV3+,小儿,髋关节超声,超声图像,图像识别,Graf,发育性髋关节发育不良,Developmental,Dysplasia,Hip,DDH,交界面,股骨头,滑膜皱襞,关节囊,软骨膜,盂唇,解剖结构,结构识别,此文,别输,Net,图表,图像分割,界分,相似性系数,豪斯多夫距离,临床医生,角度测量,分型诊断
AB值：
0.327011
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