基于三维卷积神经网络的计算高效心脏视图投影
计算机视觉与模式识别
2017-11-07 v1
摘要
4D Flow 是一种可获取心脏三维图像的 MRI 序列。数据通常以体积方式采集，因此必须被重新格式化以生成用于诊断解读的心脏长轴与短轴视图。这些视图可通过放置 6 个标志点生成：左、右心室心尖，以及主动脉、二尖瓣、肺动脉和三尖瓣瓣膜。本文中，我们提出一种自动定位标志点以计算心脏视图的方法。我们的方法包括先计算出紧密裁剪心脏的包围盒，随后在该有界区域内进行标志点定位。两步均基于近期提出的 ENet 的三维扩展。我们证明，基于向另一位心脏放射科医生实施的盲法测试，用我们自动化方法计算的长轴与短轴投影，其质量与由经验丰富的心脏放射科医生放置标志点所创建的投影相当。
引用
@article{arxiv.1711.01345,
title = {Computationally efficient cardiac views projection using 3D Convolutional Neural Networks},
author = {Matthieu Le and Jesse Lieman-Sifry and Felix Lau and Sean Sall and Albert Hsiao and Daniel Golden},
journal= {arXiv preprint arXiv:1711.01345},
year = {2017}
}