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全心循环内左心房运动变形的评估
通过高分辨率 3D Cine MR 图像，我们提出了全面的技术工作流程，设计了 4D 注册建模以自动分析左心房的运动。利用分割网络和 4D 注册过程精确地描绘了整个心动周期中左心房的分割，并利用图像 4D 注册网络提取左心房位移矢量场。我们
PDFa month ago
基于 3D CINE MRI 和无监督神经网络的高分辨率左房位移和应变地图
使用自动化工具 Aladdin 从高分辨率三维 Cine MRI 图像中可靠地表征左心房（LA）区域变形的无监督神经网络，生成 LA 位移矢量场和主应变数值图，发现健康组与心血管疾病（CVD）患者之间在位移幅值和主应变数值上有显著差异，并利
PDF7 months ago
使用无监督图像注册神经网络生成左心耳位移的高分辨率三维图
提出了一个自动分割左心房的工具，通过磁共振成像技术可以精确地跟踪左心房的运动，提取位移场。
PDF10 months ago
心脏磁共振图像增强后钆分割算法的全球基准比较
本研究基于全球最大的心脏 LGE-MRI 数据集，通过多种技术和生物学度量对 27 个国际团队的左房分割算法进行了深入分析，结果显示使用双连续 CNN 网络的方法明显优于传统方法和包含单个 CNN 的流程，达到了 93.2％的 Dice 分
PDF4 years ago
适用于 3D 超声左心房分割的域和几何不可知的 CNNs
该研究介绍了一种基于深度学习技术的左心房三维超声图像分割方法，结合了左心房形状和影像设备的先验知识，实验结果表明该方法能够提高分割准确度，能够帮助预测和发现各种心血管疾病。
PDF6 years ago