Stroke Locus Net:基于 MRI 模态的闭塞血管定位
计算机视觉与模式识别
2025-10-14 v1
摘要
在基于医学影像的缺血性卒中诊断中,一项关键挑战在于对闭塞血管的精确定位。当前的机器学习方法主要聚焦于病灶分割,针对血管定位的工作十分有限。在本研究中,我们提出 Stroke Locus Net,一种仅使用 MRI 扫描即可完成检测、分割与闭塞血管定位的端到端深度学习流程。该系统结合了基于 nnUNet 的病灶检测分割分支、用于血管映射与识别的动脉图谱,以及使用 pGAN 从 MRI 合成 MRA 图像的生成分支。我们的实现方法在受卒中影响的 T1 MRI 扫描上对闭塞血管定位取得了有前景的结果,有望实现更快、信息更充分的卒中诊断。
引用
@article{arxiv.2510.10155,
title = {Stroke Locus Net: Occluded Vessel Localization from MRI Modalities},
author = {Mohamed Hamad and Muhammad Khan and Tamer Khattab and Mohamed Mabrok},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.10155},
year = {2025}
}
备注
This version of the paper was accepted in the ADMA 2025 conference in Kyoto, Japan