融合去噪模块的心脏左心室影像分割研究

李格源, 孟文楠, 薛歆喆, 王宇, 孙峥

首都医科大学学报 ›› 2025, Vol. 46 ›› Issue (05) : 853 -859.

PDF
首都医科大学学报 ›› 2025, Vol. 46 ›› Issue (05) : 853 -859.

融合去噪模块的心脏左心室影像分割研究

    李格源, 孟文楠, 薛歆喆, 王宇, 孙峥
作者信息 +

Author information +
文章历史 +
PDF

摘要

目的 针对医学影像噪声问题,提出融合去噪模块的左心室影像分割方法,旨在通过抑制噪声提升分割准确率。方法去噪模块基于去噪扩散概率模型实现,分割模型包括运动估计与分割两个分支,修改去噪模块的预测目标为原始信号而非噪声,实现可导的去噪模块与分割模型级联训练过程。结果 在EchoNet-Dynamic数据库上,传统去噪分割性能不及基准模型,Noise2Noise模型在部分指标上有提升,融合去噪模块的分割方法在所有指标上均有提升。在ACDC数据库上,此方法优于基准模型,其余方法或不及基准模型,或差异无统计学意义。结论 传统去噪方法会损害分割性能,融合去噪模块的分割方法可稳定且有效地提升分割性能。实验验证了本研究的可行性和潜在临床应用价值。

关键词

左心室分割 / 去噪模型 / 分割模型 / 医学图像分割 / 扩散概率模型 / 级联训练

Key words

引用本文

引用格式 ▾
融合去噪模块的心脏左心室影像分割研究[J]. 首都医科大学学报, 2025, 46(05): 853-859 DOI:

登录浏览全文

4963

注册一个新账户 忘记密码

参考文献

AI Summary AI Mindmap
PDF

87

访问

0

被引

详细

导航
相关文章

AI思维导图

/