检索结果-内蒙古大学图书馆

波谱学杂志 2025年第1期42卷 67-79页

作者：杨佳铖王远军上海理工大学医学影像技术研究所上海200093

在扩散磁共振成像中,传统多壳约束球面反卷积方法通常将白质微结构建模为各向异性,而灰质微结构建模为各向同性.然而,组织学和高分辨率扩散磁共振成像的研究表明,灰质中水分子的扩散过程具有明显的各向异性特征,因此传统约束球面反卷积... 详细信息

在扩散磁共振成像中,传统多壳约束球面反卷积方法通常将白质微结构建模为各向异性,而灰质微结构建模为各向同性.然而,组织学和高分辨率扩散磁共振成像的研究表明,灰质中水分子的扩散过程具有明显的各向异性特征,因此传统约束球面反卷积方法必不能准确地描述灰质微结构.针对这一问题,本文提出了一种基于体细胞和神经突密度成像(Soma And Neurite Density Imaging,SANDI)模型的灰质多壳约束球面反卷积方法,旨在更准确地揭示灰质微结构特性.利用神经元数据对胞体部分信号进行仿真,模拟灰质特有的信号模式,使用SANDI模型生成了灰质的信号以及相应的响应函数,并将其应用于真实大脑数据的灰质进行微结构重建.结果表明,该方法在提取灰质区域各向异性特征方面表现出色,提高了纤维方向估计的准确度.

关键词：扩散磁共振成像脑灰质微结构成像约束球面反卷积纤维方向估计

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基于机器学习的MRI影像组学在儿童室管膜瘤与髓母细胞瘤鉴别中的应用

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北京生物医学工程 2025年第2期44卷 128-133,164页

作者：李浩东王远军魏嘉管雯斌王晓强上海理工大学健康科学与工程学院上海200093 上海理工大学医学影像工程研究所上海200093 上海交通大学医学院附属新华医院上海200092

目的近年机器学习的影像组学在肿瘤诊断及鉴别等领域表现出极大的潜力。本研究拟通过基于机器学习的儿童室管膜瘤(ependymoma,EP)与髓母细胞瘤(medulloblastoma,MB)的MRI影像组学特征提取,构建T2液体衰减反转恢复序列(T2Flair)特征模型... 详细信息

目的近年机器学习的影像组学在肿瘤诊断及鉴别等领域表现出极大的潜力。本研究拟通过基于机器学习的儿童室管膜瘤(ependymoma,EP)与髓母细胞瘤(medulloblastoma,MB)的MRI影像组学特征提取,构建T2液体衰减反转恢复序列(T2Flair)特征模型(平扫特征模型)、对比增强T1加权(ceT1WI)特征模型(增强特征模型)、融合特征模型,比较这3种模型对EP和MB分类的准确率与AUC值。方法回顾性分析组织病理或临床诊断证实的50例EP以及60例MB。应用影像组学技术对EP与MB的T2Flair和ceT1WI磁共振图像进行特征提取和融合,采用最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)算法筛选出各特征集的最优特征集,并采用支持向量机(support vector machine,SVM)、随机森林(random forest,RF)、极端随机树(extra trees)和逻辑回归(logistic regression,LR)4种分类器进行分类。结果从T2Flair中提取特征构建的4个分类模型的准确率分别为:0.762、0.714、0.762、0.714,AUC值分别为:0.806、0.750、0.796、0.731。从ceT1WI中提取特征构建的4个分类模型准确率分别为:0.841、0.841、0.818、0.818,AUC值为0.929、0.908、0.904、0.923。融合特征模型的准确率分别为:0.864、0.909、0.909、0.909,AUC值分别为:0.958、0.975、0.983、0.992。结论增强特征模型的准确率和AUC值均高于平扫特征模型,融合特征模型的分类准确率和AUC值最高,且融合特征中的4个模型对EP与MB分类的准确率和AUC值均高于0.85。这表明基于机器学习的T2Flair和ceT1WI影像组学能够较好地分类EP与MB,且融合后的特征模型能进一步提高分类的准确率及AUC值。

关键词：室管膜瘤髓母细胞瘤儿童机器学习影像组学

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一种加权分数融合的牙科X线病变分类方法

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小型微型计算机系统 2025年第05期 1169-1176页

作者：李炜王远军刘玉上海理工大学医学影像工程研究所上海交通大学医学院附属第九人民医院放射科

根尖周X线片是诊断龋病和根尖周炎常用手段之一，传统的诊断方式通常依赖牙医的经验，主观性较强.针对这一问题，本文提出了一种基于混合注意力机制和加权分数融合的分类方法(DenseNet201-PCAM).该方法以DenseNet201为基线网络，结合迁... 详细信息

根尖周X线片是诊断龋病和根尖周炎常用手段之一，传统的诊断方式通常依赖牙医的经验，主观性较强.针对这一问题，本文提出了一种基于混合注意力机制和加权分数融合的分类方法(DenseNet201-PCAM).该方法以DenseNet201为基线网络，结合迁移学习策略使网络在小数据集上有更好的表现；通过引入混合注意力机制提高模型对局部特征信息的关注程度，并采用可视化方式呈现出所关注区域.在预测阶段，通过加权分数融合策略进一步提高了模型的分类表现.最后，在1838张根尖周X线片中，所提出方法的分类准确率、特异性和F1指数分别达到了93.41%、96.61%和93.65%,相较于基线网络分别提升了4.62%、2.33%和4.52%.实验结果表明，所提出模型可以有效的实现龋病和根尖周炎的分类.

关键词：卷积神经网络混合注意力加权分数融合迁移学习根尖周X线片

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基于CT影像组学的非小细胞肺癌预后分析方法

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电子学报 2020年第4期48卷 637-642页

作者：王旭段辉宏聂生东上海理工大学医学影像工程研究所上海200093

为了辅助医生规划非小细胞肺癌(Non-Small Cell Lung Cancer,NSCLC)患者治疗和复查方案,提出了一种基于CT影像组学的NSCLC预后分析方法.首先,对患者肺部CT影像中的肿瘤区域进行分割;然后,对肿瘤区域进行影像组学特征提取、优化;最后,将... 详细信息

为了辅助医生规划非小细胞肺癌(Non-Small Cell Lung Cancer,NSCLC)患者治疗和复查方案,提出了一种基于CT影像组学的NSCLC预后分析方法.首先,对患者肺部CT影像中的肿瘤区域进行分割;然后,对肿瘤区域进行影像组学特征提取、优化;最后,将优化后的特征数据与患者的预后生存情况作为输入,利用机器学习的方法构建预后分析模型,预测患者的预后生存时间范围.选用124例NSCLC患者数据进行实验,以具有临床意义的3年生存期为预测界限,对患者预后生存时间范围进行预测.实验结果表明,预后分析模型的预测准确率达到91.9%,可以有效地辅助医生对非小细胞肺癌患者的预后情况进行更加精准的评估,制定出更具个性化的治疗与复查方案.

关键词：计算机断层扫描非小细胞肺癌影像组学特征预后分析

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深度学习在癌症预后预测模型中的应用研究

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生物医学工程学杂志 2020年第5期37卷 918-929页

作者：陈雯王旭段辉宏张小兵董婷(综述) 聂生东(审校) 上海理工大学医学影像工程研究所上海200093

近年来,深度学习为癌症预后分析提供了新的方法。对深度学习在癌症预后应用中的相关文献进行归纳总结,可为深入开展癌症预后研究提供借鉴和参考。因此,本文对深度学习在癌症预后模型中的最新研究进展进行了系统综述。首先,明确深度学习... 详细信息

近年来,深度学习为癌症预后分析提供了新的方法。对深度学习在癌症预后应用中的相关文献进行归纳总结,可为深入开展癌症预后研究提供借鉴和参考。因此,本文对深度学习在癌症预后模型中的最新研究进展进行了系统综述。首先,明确深度学习癌症预后模型的构建思路及性能评价指标;其次,介绍搭建模型所采用的基本网络结构,对所用数据类型、数据数量、具体网络架构及优缺点进行探讨;然后,验证构建深度学习癌症预后模型的主流方法并对实验结果进行分析;最后,对该领域现阶段面临的挑战及未来研究方向进行总结与展望。深度学习癌症预后模型与以往模型相比,能够更好地提高癌症患者的预后预测能力。未来我们应继续探索深度学习在癌症复发率、治疗方案、药物疗效评估等方面的研究,充分挖掘深度学习在癌症预后模型中的应用价值与潜力,以便建立一个高效精准的癌症预后模型,实现精准医疗的目标。

关键词：深度学习预后癌症预后模型精准医疗

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阿尔茨海默病影像组学关键方法研究进展

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中国医学影像技术 2019年第10期35卷 1569-1573页

作者：贺江琳王远军上海理工大学医学影像工程研究所

随着医学成像技术的发展,基于影像组学对阿尔茨海默病(AD)进行研究已成为当前热点之一。本文对现有影像组学方法在AD中的应用研究进展做一综述。首先阐述基于机器学习的影像组学和基于深度学习的影像组学方法基本工作流程;其次对基于机... 详细信息

随着医学成像技术的发展,基于影像组学对阿尔茨海默病(AD)进行研究已成为当前热点之一。本文对现有影像组学方法在AD中的应用研究进展做一综述。首先阐述基于机器学习的影像组学和基于深度学习的影像组学方法基本工作流程;其次对基于机器学习的影像组学特征提取、选择和降维方法及统计分类模型进行概述;而后讨论近期基于深度学习的影像组学方法在AD中的应用;最后对比分析机器学习与深度学习方法在实际应用中存在的局限性与挑战。

关键词：影像组学阿尔茨海默病深度学习特征选择

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一种实用的多模医学图像配准方法

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生物医学工程学杂志 2013年第5期30卷 1083-1090页

作者：王远军聂生东尹伟上海理工大学医学影像工程研究所上海200093

在医学影像领域,临床上常通过选取影像数据解剖标志点,用于同患者不同模态的影像数据配准,该方法在交互选取标志点对时,难以精确选取不同模态影像上的同一解剖标志点。在多模态医学图像配准方法中,互信息度量由于受不同模态影像特征影... 详细信息

在医学影像领域,临床上常通过选取影像数据解剖标志点,用于同患者不同模态的影像数据配准,该方法在交互选取标志点对时,难以精确选取不同模态影像上的同一解剖标志点。在多模态医学图像配准方法中,互信息度量由于受不同模态影像特征影响小、鲁棒性强而被广泛用于多模医学图像配准,但其计算量较大、收敛较慢。在本文中,我们考虑到临床使用的便捷性,首先从不同模态的医学图像上选取一组对应标志点对,实现影像数据的初步配准;然后考虑到标志点对选取时的主观误差,再用互信息配准方法进一步对数据配准。该方法的优点在于:基于标志点的初步配准为互信息配准提供了一个较好的初值,加快了互信息配准的速度;而基于互信息的配准可以弥补标志点选取上的误差,从而降低了选取标志点的难度。实验结果表明该配准方法速度快、误差较小,具有较好的临床使用价值。

关键词：医学图像配准互信息迭代最近点度量函数最优化

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利用测地线距离直方图分割血管粘连型肺结节的算法

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计算机辅助设计与图形学学报 2017年第3期29卷 493-500页

作者：刘霁雨龚敬聂生东上海理工大学医疗器械与食品学院医学影像工程研究所上海200093

肺结节分割为其图像特征的计算和良恶性判别提供了重要依据.针对CT图像中血管和结节的灰度值接近,导致血管粘连型肺结节分割较为困难的问题,提出一种基于测地线距离直方图的血管粘连型肺结节分割算法.首先利用各项异性扩散对图像进行预... 详细信息

肺结节分割为其图像特征的计算和良恶性判别提供了重要依据.针对CT图像中血管和结节的灰度值接近,导致血管粘连型肺结节分割较为困难的问题,提出一种基于测地线距离直方图的血管粘连型肺结节分割算法.首先利用各项异性扩散对图像进行预处理,并沿x,y,z方向分别对图像进行灰度积分投影,寻找投影曲线的极大值作为阈值分割的初始参考点;然后采用阈值分割结合测地线距离变换的方法对结节图像进行初始分割,得到包含结节和血管的前景区域;最后在初分割的基础上,根据测地线距离变换图像的直方图分布特点去除结节粘连的血管结构,获得最终分割结果.选取LIDC数据库(30例)和临床数据(10例)中的肺结节样本进行分割实验,结果表明,文中算法分割结果和医生手动分割结果之间的平均重合度达到83.30%,假阳性率为8.21%;和其他算法相比,该算法能在去除血管的同时保留结节边缘信息,具有较好的鲁棒性.

关键词：肺结节分割血管粘连测地线距离直方图

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锥形束CT用于口腔颌面疾病进展

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中国医学影像技术 2021年第4期37卷 603-607页

作者：韦雪琼王远军上海理工大学医学影像工程研究所上海200093

口腔颌面健康对人体咀嚼功能、发音、面部美观及心理健康具有重要影响。锥形束CT(CBCT)现已广泛用于口腔种植、正畸、颌骨肿瘤及口腔手术规划。本文对CBCT在牙颌分割、三维重建、治疗规划中的应用进展进行综述。

关键词：口腔病颌面部损伤图像处理,计算机辅助锥形束计算机体层摄影术

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一种高场磁共振频率源的设计方法

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中国医学影像技术 2010年第11期26卷 2184-2187页

作者：聂生东刘盼盼上海理工大学医学影像工程研究所上海200093

目的针对目前高场磁共振成像系统中用来产生射频脉冲信号的频率源存在的问题,提出一种设计频率源的新方法。方法采用直接数字频率合成器件AD9910,可满足系统高频输出的需要,采用CPLD作为控制芯片,通过SPI方式控制,使所设计的电路具有简... 详细信息

目的针对目前高场磁共振成像系统中用来产生射频脉冲信号的频率源存在的问题,提出一种设计频率源的新方法。方法采用直接数字频率合成器件AD9910,可满足系统高频输出的需要,采用CPLD作为控制芯片,通过SPI方式控制,使所设计的电路具有简单高效的特点。结果实验结果表明,采用本设计方法可以产生频率、相位、幅度快速切换的高频信号。结论本设计方法为高场磁共振频率源设计提供了一个较好的解决方案。

关键词：磁共振成像直接数字频率合成器频率源

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