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基于深度学习的2D/3D图像配准方法在脊柱微创导航手术中的应用
被引量:
1
1
作者
邢珍珍
颜立祥
张麟华
《护理研究》
北大核心
2022年第9期1631-1636,共6页
目的:探讨基于深度学习的2D/3D图像配准方法在脊柱微创手术导航中的应用效果。方法:对LIDC⁃IDRI数据集中20例病人的术前3D脊柱CT影像和术中2D的X⁃ray影像实施分步配准。首先,将三维CT影像进行空间变化,投影到二维平面。通过卷积神经网络...
目的:探讨基于深度学习的2D/3D图像配准方法在脊柱微创手术导航中的应用效果。方法:对LIDC⁃IDRI数据集中20例病人的术前3D脊柱CT影像和术中2D的X⁃ray影像实施分步配准。首先,将三维CT影像进行空间变化,投影到二维平面。通过卷积神经网络(CNN)对生成的二维图像进行训练并学习相关特征,将待配准图像输入学习网络,得到相关参数,完成粗配准。其次,对术前脊柱CT影像进行分割,计算浮动图像与参考图像间的相似度,通过参数优化算法对椎骨进行精确配准。采用Elastix作为对照组。结果:与对照组相比,本研究提出的方法在归一化互相关指标上提高了0.1856,在归一化互信息指标上提高了0.4456,在平均绝对误差指标上降低了0.0978。结论:该算法配准精度高,提示将深度学习方法应用于脊柱CT图像配准是一项具有前景的研究。
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关键词
手术导航
2D/3D配准
深度学习
卷积神经网络
参数优化
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职称材料
题名
基于深度学习的2D/3D图像配准方法在脊柱微创导航手术中的应用
被引量:
1
1
作者
邢珍珍
颜立祥
张麟华
机构
太原工业学院
电子科技大学
出处
《护理研究》
北大核心
2022年第9期1631-1636,共6页
基金
山西省重点研发计划(高新领域)项目,编号:201903D121171。
文摘
目的:探讨基于深度学习的2D/3D图像配准方法在脊柱微创手术导航中的应用效果。方法:对LIDC⁃IDRI数据集中20例病人的术前3D脊柱CT影像和术中2D的X⁃ray影像实施分步配准。首先,将三维CT影像进行空间变化,投影到二维平面。通过卷积神经网络(CNN)对生成的二维图像进行训练并学习相关特征,将待配准图像输入学习网络,得到相关参数,完成粗配准。其次,对术前脊柱CT影像进行分割,计算浮动图像与参考图像间的相似度,通过参数优化算法对椎骨进行精确配准。采用Elastix作为对照组。结果:与对照组相比,本研究提出的方法在归一化互相关指标上提高了0.1856,在归一化互信息指标上提高了0.4456,在平均绝对误差指标上降低了0.0978。结论:该算法配准精度高,提示将深度学习方法应用于脊柱CT图像配准是一项具有前景的研究。
关键词
手术导航
2D/3D配准
深度学习
卷积神经网络
参数优化
Keywords
surgical navigation
2D/3D registration
deep learning
convolutional neural networks
parameter optimization
分类号
R473.6 [医药卫生—护理学]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度学习的2D/3D图像配准方法在脊柱微创导航手术中的应用
邢珍珍
颜立祥
张麟华
《护理研究》
北大核心
2022
1
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职称材料
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