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SPECT骨显像的关节炎病灶自动分割
文献摘要：
关节炎是一种常见的多发性生理疾病,临床上易出现骨转移特别是溶骨性转移和关节炎之间的误判.为了从SPECT图像中准确分割关节炎病灶,文中构建一种面向关节炎病灶可靠评估的不同分割模型.首先,对SPECT骨显像数据进行归一化及扩展处理,适度扩充数据量;其次,借助深度学习的特征自动提取功能,构建基于Mask R-CNN的关节炎病灶分割模型,同时构建基于聚类技术的传统分割模型;最后,使用一组真实SPECT骨显像数据,验证所构建的分割模型的有效性.实验结果表明,所构建的深度分割模型可用于关节炎病灶的分割,准确率、召回率和平均交并比分别为0.6044,0.7204和0.6253,聚类分割模型获得的平均交并比为0.802.尽管深度分割模型获得的平均交并比值较低,但其具有实现SPECT图像中关节炎病灶语义分割的潜能.
文献关键词：
图像分割;功能成像;关节炎;SPECT;数据扩充;Mask R-CNN;深度学习;语义分割
中图分类号：
作者姓名：
罗明阳;林强;高瑞婷;满正行;曹永春;王海军
作者机构：
西北民族大学 中国民族语言与信息技术教育部重点实验室,甘肃 兰州 730030;西北民族大学 动态流数据计算与应用实验室,甘肃 兰州 730124;西北民族大学 数学与计算机科学学院,甘肃 兰州 730030;甘肃省人民医院 核医学科,甘肃 兰州 730020
文献出处：
引用格式：
[1]罗明阳;林强;高瑞婷;满正行;曹永春;王海军-.SPECT骨显像的关节炎病灶自动分割)[J].现代电子技术,2022(14):145-152
A类：
B类：
SPECT,骨显像,关节炎,自动分割,多发性,性生理,骨转移,误判,分割模型,充数,数据量,征自,自动提取,Mask,病灶分割,聚类技术,召回率,平均交并比,聚类分割,语义分割,图像分割,功能成像,数据扩充
AB值：
0.271308
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