临床医学论文_基于位移流U-Net和变分自动编码

文章摘要:心血管疾病(Cardiovascular diseases ，CVDs)的高发病率和高死亡率已经严重影响了人类的生存质量。如何评估心脏功能、辅助临床CVDs诊疗和预后评估，是一个迫切需要解决问题。针对这个问题，本文在前期心脏电影磁共振(Cardiac Cine Magnetic Resonance， CCMR)图像左心肌分割的基础上，提出一种基于位移流U-Net（DispFlow＿UNet）和生物力学变分自动编码器（Variational autoencoder，VAE）的左心肌运动追踪方法：DispFlow＿UNet＿VAE。主要研究内容有：(1) 搭建压缩激励残差U-net网络精准分割左心肌，根据分割结果计算心室体积、心肌质量等，评估心脏整体功能；(2) 根据DispFlow＿UNet＿VAE估计CCMR图像连续帧之间的左心室运动，结合左心肌分割掩膜得到左心肌密集位移场；(3)利用模拟数据真实位移场、临床数据集对追踪结果进行对比和评估，结果表明本文追踪算法具有较高的精度和泛化能力。

文章关键词:左心肌追踪,深度学习,位移流U-Net,变分自动编码器,

项目基金:广东省重点领域研发计划项目（批准号：2019B20230004和2020B010113015）资助的课题,

论文作者:王甜甜¹ 王慧¹ 王丽嘉¹ 朱艳春² 

作者单位:1. 上海理工大学医疗器械与食品学院 2. 中国联通医疗基地官洲生命科学创新中心 

论文分类号: R445.2;TP391.41

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