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實習醫生日記之頑固失眠

實習醫生日記之頑固失眠

今日去我院某教授跟門診,有一位中年女性患者因“反復失眠20余年”來就診。在此之前我并不知道真正意義上的熊貓眼,不過今日可真的見識到了,特拍了一張照片:

實習醫生日記之—妊娠劇吐

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劉某,女,32歲,第一次懷孕,停經已12周。該患者停經的第九周開始出現惡心嘔吐,開始時嘔吐尚不多,3-5次每天。后來嘔吐逐漸加重,7-8次每天,嘔不能食,嘔出食物及黃膽水。

實習醫生日記之豬蹄腳

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組成 黃芪10克,黨參(或太子參)10克,丹參10克,炒白術10克,薏苡仁15克,仙鶴草15克,白花蛇舌草15克,甘草5克。功能 益氣活血,健運脾胃。主治 適用于治療慢性萎縮性胃炎,或伴有腸上皮化生等

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基于深度學習的腫瘤圖像分割研究獲得進展

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摘要:骨肉瘤是一種危害性極大的惡性骨腫瘤骨肉瘤的主要治療方案是新輔助放化療以及手術切除腫瘤精確地從骨肉瘤圖形中分割出腫瘤病灶區域對術前新輔助放化療的計劃制定以及術后放化療療效果評估意義重大然而人工勾畫腫瘤區域是一項耗時長工作量極大的工作此外不同的放射科醫生對腫瘤區域的勾畫結果受其主觀經驗環境等諸多因素的影響其勾畫結果是不可重復的因此臨床上急需實現腫瘤區域的自動分

 

基于深度學習的腫瘤圖像分割研究獲得進展

骨肉瘤是一種危害性極大的惡性骨腫瘤,骨肉瘤的主要治療方案是新輔助放化療以及手術切除腫瘤。精確地從骨肉瘤CT圖形中分割出腫瘤病灶區域,對術前新輔助放化療的計劃制定,以及術后放化療療效果評估意義重大。然而,人工勾畫腫瘤區域是一項耗時長,工作量極大的工作。此外,不同的放射科醫生對腫瘤區域的勾畫結果受其主觀經驗,環境等諸多因素的影響,其勾畫結果是不可重復的。因此,臨床上急需實現腫瘤區域的自動分割。

中國科學院蘇州生物醫學工程技術研究所醫學影像室高欣、黃林、夏威等提出了一種基于多監督全卷積神經網絡的骨肉瘤圖像分割方法 (Multiple Supervised Fully Convolutional Networks, MSFCN)。該方法基于全卷積神經網絡(Fully Convolutional Networks, FCN)的框架,在三個中間網絡層添加了有監督的邊輸出層來指導網絡學習多尺度特征,讓網絡同時獲得圖像的局部特征和全局特征。同時,在網絡的上采樣部分,采用了多個特征通道進行上采樣,更多地保留圖像中的上下文信息。最后,用一個帶有權重的融合層將多個邊輸出層的分類結果融合,得到最終的腫瘤分割結果,并分別采用Dice相似性系數 (Dice Similarity Coefficient, DSC),敏感度系數(Sensitivity),Hammoude 距離 (Hammoude Measure, HM)以及F1值 ( F1-measure)對分割結果進行評價。

實驗結果表明,與FCN,U-Net及Holistically-nested Edge Detection (HED)等先進算法的最佳分割結果相比,該研究提出的MSFCN在DSC系數、敏感度系數、HM值、F1系數上分別提升了6.36%,5.08%,8.68%以及4.18%。相關研究結果發表在Computer Methods and Programs in Biomedicine上。(生物谷Bioon.com)

 

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