基于Faster-RCNN的正常数字减影血管造影脑血管检测与时相分期研究
目的 为实现对脑部数字减影血管造影(DSA)序列的自动化判读,探索在DSA影像中目标检测算法Faster-RCNN对复杂血管结构鉴别的应用性.方法 收集来自复旦大学附属华山医院DSA影像库2010年1月至2013年12月的正常颈内动脉正位造影图像共计388例,其中350例作为模型训练测试集(测试集)数据,38例作为独立验证集.①测试集DSA中筛选出曝光适度、显影清晰的影像共计680张,比例为8:2.根据不同时期DSA影像的血管特征,标记不同的感兴趣区域,图片集总计标注了5类血管特征区域.搭建Faster-RCNN多目标检测网络,优化网络参数,保存最优模型.分析测试集各类血管结构的平均精度(AP)和多类别平均精度均值(mAP).②独立验证集DSA数据依次输入模型进行血管结构检测,分析各图像血管结构的类别与出现的时间,以此为标准对每张图像的时相进行区分,从而确定每一例DSA的时相区间.将判定结果与专科医生标定的结果进行比较,计算各时期的区分准确率.结果 测试集136张图片中,颈内动脉的AP为0.922、Willis环为0.991、大静脉为0.899、静脉血管为0.769、静脉窦为0.929.5类血管特征区域的多类别mAP为0.902.独立验证集中,动脉期、毛细血管期、静脉早期和静脉窦期分期准确率分别达到100％,92.1％,92.1％和78.9％.结论?Faster-RCNN算法可以分析DSA序列中的时间信息与结构信息从而对DSA影像进行自动判读,可在缩短读片时间前提下保证足够的判读准确度,为复杂脑血管的鉴别提供技术支持.
数字减影血管造影、结构信息、时间信息、Faster-RCNN算法
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R445.2;R743(诊断学)
上海市科技创新行动计划新技术领域项目;国家自然科学基金
2020-09-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共9页
379-387
