| 一种基于Ｕ-Ｎｅｔ 网络心脏ＭＲ 图像左室识别的图割后处理快速算法 |
| Ｆａｓｔ ｐｏｓｔ?ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｉｍａｇｅ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｕ?Ｎｅｔｎｅｔｗｏｒｋ ｆｏｒ ｌｅｆｔ ｖｅｎｔｒｉｃｕｌａｒ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｏｆ ｃａｒｄｉａｃ ＭＲ ｉｍａｇｅｓ |
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| DOI： |
| 中文关键词: 左心室分割； 心脏ＭＲ 图像； Ｕ?Ｎｅｔ 网络； 形态学操作； 图割 |
| 英文关键词:ｌｅｆｔ ｖｅｎｔｒｉｃｕｌａｒ ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ； ＭＲ ｉｍａｇｅ ｏｆ ｔｈｅ ｈｅａｒｔ； Ｕ?Ｎｅｔ ｎｅｔｗｏｒｋ； ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｉｃａｌｏｐｅｒａｔｉｏｎ； ｇｒａｐｈ ｃｕｔ |
| 基金项目:国家自然科学基金（６１７７１２５１）和江苏省自然科学基金（ＢＫ２０１７１４４３）资助项目 |
| 作者 | 单位 | | 乔 艳 | 南京邮电大学地理与生物信息学院，江苏南京 ２１００２３ | | 苑金辉 | 南京邮电大学通信与信息工程学院，江苏南京 ２１０００３ | | 谢文鑫 | 南京邮电大学通信与信息工程学院，江苏南京 ２１０００３ | | 胡晓飞 | 南京邮电大学地理与生物信息学院，江苏南京 ２１００２３ |
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| 中文摘要: |
| 为了从心脏ＭＲ 图像中分割出左心室，提出了一种基于Ｕ-Ｎｅｔ 网络的图割后处理算法。先训练Ｕ-Ｎｅｔ 网络分割网络得到概率图，接着采用图割算法进行后处理。为了减少图割算法运行时间，采用图像形态学操作去除无需后处理区域，只保留分割结果的边缘区域进行图割优化。采用Ｄｉｃｅ系数和召回率这两种评价指标，在Ｓｕｎｎｙｂｒｏｏｋ 数据集上的实验结果表明，该算法结果的边缘更接近标准分割结果，且具有较高的Ｄｉｃｅ 系数、召回率和时间效率。 |
| 英文摘要: |
| Ｔｏ ｓｅｇｍｅｎｔ ｔｈｅ ｌｅｆｔ ｖｅｎｔｒｉｃｌｅ ｆｒｏｍ ＭＲ ｉｍａｇｅｓ ｏｆ ｔｈｅ ｈｅａｒｔ， ａ Ｕ?Ｎｅｔ ｂａｓｅｄ ｇｒａｐｈ ｃｕｔｔｉｎｇ ｐｏｓｔ?ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｉｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄ． Ｆｉｒｓｔｌｙ， ｔｈｅ Ｕ?Ｎｅｔ ｎｅｔｗｏｒｋ ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｉｓ ｔｒａｉｎｅｄ ｔｏ ｏｂｔａｉｎ ａｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ ｇｒａｐｈ， ａｎｄ ｔｈｅｎ ａ ｇｒａｐｈ ｃｕｔ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｉｓ ｕｓｅｄ ｆｏｒ ｐｏｓｔ?ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ． Ｔｏ ｒｅｄｕｃｅ ｔｈｅ ｒｕｎｎｉｎｇ ｔｉｍｅｏｆ ｔｈｅ ｇｒａｐｈ ｃｕｔ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ， ａｎ ｉｍａｇｅ ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｙ ｏｐｅｒａｔｉｏｎ ｉｓ ａｄｏｐｔｅｄ ｔｏ ｒｅｍｏｖｅ ｔｈｅ ｒｅｇｉｏｎ ｗｉｔｈｏｕｔ ｐｏｓｔ?ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ， ａｎｄ ｏｎｌｙ ｔｈｅ ｅｄｇｅ ｒｅｇｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔ ｉｓ ｒｅｔａｉｎｅｄ ｆｏｒ ｔｈｅ ｇｒａｐｈ ｃｕｔ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ．Ｕｓｉｎｇ ｔｈｅ ｔｗｏ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｉｎｄｅｘ： Ｄｉｃｅ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ａｎｄ ｔｈｅ ｒｅｃａｌｌ ｒａｔｅ， ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ ｒｅｓｕｌｔｓ ｏｎ ｔｈｅＳｕｎｎｙｂｒｏｏｋ ｄａｔａｓｅｔ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｅｄｇｅ ｒｅｓｕｌｓ ｏｆ ｔｈｅ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ａｒｅ ｃｌｏｓｅｒ ｔｏ ｓｔａｎｄａｒｄ ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｏｎｅｓ，ｔｈｕｓ ｔｈｅ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｈａｓ ｈｉｇｈ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ｏｆ Ｄｉｃｅ， ｒｅｃａｌｌ ｒａｔｅ ａｎｄ ｔｉｍｅ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ． |
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