基于信息迁移的短轴与长轴 MRI 右心室分割
图像与视频处理
2021-09-07 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
从磁共振成像（MRI）中进行右心室（RV）分割是心脏形态与功能分析的关键步骤。然而，MRI 自动 RV 分割仍具挑战性，主要由于强度异质、形状复杂多变以及 RV 边界不清。此外，当前 RV 分割方法在 MRI 的基底与心尖切片上往往性能下降。本工作中，我们提出一种自动 RV 分割框架，通过信息迁移利用长轴（LA）视图信息辅助短轴（SA）视图分割。具体而言，我们将 LA 视图的变换分割作为先验信息，从 SA 视图中提取 ROI 以获得更好分割。信息迁移旨在去除 SA 视图中周边模糊区域。我们在包含 360 名多中心、多厂商、多疾病受试者（同时具有 LA 与 SA MRI）的公开数据集上测试了模型。实验结果表明，引入 LA 视图可有效提升 SA 分割精度。我们的模型已公开于 https://github.com/NanYoMy/MMs-2。
引用
@article{arxiv.2109.02171,
title = {Right Ventricular Segmentation from Short- and Long-Axis MRIs via Information Transition},
author = {Lei Li and Wangbin Ding and Liqun Huang and Xiahai Zhuang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.02171},
year = {2021}
}
备注
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