基于深度学习和空间关系推理的椎间盘定位标注方法

作者：王生生; 邵婧雯; 李妮娅^*; 刘纯岩; 李文辉; 陈鹏; 刘冰

来源：吉林大学学报（工学版）, 2020, 50(03): 1085-1090.

DOI：10.13229/j.cnki.jdxbgxb20190246

• 计算机应用
• 椎间盘定位标注
• 深度学习
• 评分约束
• 空间关系推理

为实现在核磁共振图像中对椎间盘自动定位标注,提出了基于深度学习算法和空间关系推理的椎间盘自动定位标注新方法。首先,利用深度学习算法对椎间盘进行检测,并采用评分约束提高算法精度。其次,给出邻近椎间盘空间关系模型,基于该模型匹配每个椎间盘区域的中心点。最后,采用空间关系迭代推理算法选择最佳匹配结果,得到椎间盘标注序列。本文假设每张核磁共振图像至少包含6个连续的椎间盘,实验结果表明:本文方法经过训练后测试效果良好,准确度能够达到临床要求,且执行效率高,有助于椎间盘疾病的计算机辅助诊断。

• 单位
  吉林大学; 吉林大学第二医院