基于生成式对抗网络的冠状动脉CT血管成像运动伪影去除的初步研究

发布时间：2021-05-15 09:33

　　目的·探讨生成式对抗网络（generative adversarial network,GAN）去除冠状动脉（冠脉）CT血管成像（CT angiography,CTA）运动伪影的作用。方法·纳入行单心动周期扫描多时相重建的冠脉CTA受检者,随机选取约80%作为训练组,其余作为验证组用于验证模型的准确性。研究运动伪影最明显的右冠状动脉（right coronary artery,RCA）中段,将截取图像分为配对的有伪影图像和无伪影清晰参考图像。根据训练组建立GAN模型;在验证组中,使用图像分割软件ITK-SNAP把血管影像从周围组织中分割出来,包括有伪影的、GAN生成的和参考图像。计算有伪影-参考图像（dice1）和GAN生成-参考图像（dice2）的Dice系数。通过比较dice1和dice2的差异,评估GAN去除运动伪影的效果。结果·纳入90例受检者,随机选取71例（11 000张图像）为训练组,其余19例（3 006张图像）为验证组。基于受检者,RCA中段dice1和dice2分别为0.38±0.19和0.50±0.23,差异有统计学意义（P=0.006）;基于图像,RCA中段di... 

【文章来源】：上海交通大学学报(医学版). 2020,40(09)北大核心CSCD

【文章页数】：7 页

【文章目录】：
1 对象与方法
    1.1 研究对象
    1.2 CTA扫描和对比剂注射方案
    1.3 图像预处理
    1.4 数据集组成
    1.5 GAN模型结构
    1.6 GAN训练过程
    1.7 图像评估
    1.8 统计学分析
2 结果
    2.1 研究对象特征
    2.2 基于受检者和图像的相似性评估
    2.3 基于受检者的dice2的影响因素
3 讨论


【参考文献】：
期刊论文
[1]生成式对抗网络在医学图像处理中的应用[J]. 潘丹,贾龙飞,曾安,Song Xiaowei.  生物医学工程学杂志. 2018(06)
[2]冠状动脉CT成像中冠状动脉追踪冻结技术的价值[J]. 王艳微,邢艳,刘文亚,潘存雪,岳征.  中国医学计算机成像杂志. 2016(02)



本文编号：3187402