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血管造影图像分割方法研究的现状与进展
被引量:
3
1
作者
杨泽鹏
李娜
+3 位作者
张保昌
吴宗翰
杨俊
周寿军
《生物医学工程研究》
2020年第1期95-99,共5页
血管分割能够为计算机临床辅助与可视化诊疗提供关键的结构和病灶信息。由于血管造影图像涉及多种数据模态以及个体化差异和复杂病理,诸多挑战性的问题仍待解决。我们对血管分割的主流方法进行了回顾和分析,并且讨论了血管分割的研究格...
血管分割能够为计算机临床辅助与可视化诊疗提供关键的结构和病灶信息。由于血管造影图像涉及多种数据模态以及个体化差异和复杂病理,诸多挑战性的问题仍待解决。我们对血管分割的主流方法进行了回顾和分析,并且讨论了血管分割的研究格局和发展趋势,旨在为该领域的进一步研究提供参考。
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关键词
血管造影图像分割
模型驱动方法
数据驱动方法
机器学习方法
深度学习方法
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职称材料
题名
血管造影图像分割方法研究的现状与进展
被引量:
3
1
作者
杨泽鹏
李娜
张保昌
吴宗翰
杨俊
周寿军
机构
华南理工大学广州学院
深圳先进技术研究院
火箭军广州特勤疗养中心
出处
《生物医学工程研究》
2020年第1期95-99,共5页
基金
国家自然科学基金国家重大科研仪器研制资助项目(81827805)
深圳市介入式诊疗一体化关键技术与工程实验室资助项目。
文摘
血管分割能够为计算机临床辅助与可视化诊疗提供关键的结构和病灶信息。由于血管造影图像涉及多种数据模态以及个体化差异和复杂病理,诸多挑战性的问题仍待解决。我们对血管分割的主流方法进行了回顾和分析,并且讨论了血管分割的研究格局和发展趋势,旨在为该领域的进一步研究提供参考。
关键词
血管造影图像分割
模型驱动方法
数据驱动方法
机器学习方法
深度学习方法
Keywords
Angiography image segmentation
Model-driven approach
Data-driven approach
Machine learning method
Deep learning method
分类号
R318 [医药卫生—生物医学工程]
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
血管造影图像分割方法研究的现状与进展
杨泽鹏
李娜
张保昌
吴宗翰
杨俊
周寿军
《生物医学工程研究》
2020
3
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