主动脉在将含氧血液从心脏输送至全身过程中起着关键作用。在计算机断层血管造影(CTA)中,对主动脉分区及其分支进行精确分割对于疾病诊断和手术规划至关重要。我们的解决方案,该任务旨在从三维 CTA 体数据中实现主动脉解剖结构的自动分割。我们采用了nnunet 框架,利用其在医学图像分割中的良好泛化能力,并在提供的数据集上以较少的人工调参完成模型训练。在包含 40 例的隐藏测试集上,我们的方法取得了平均 Dice 系数为 0.729±0.043,平均归一化表面 Dice(NSD)为 0.751±0.047。在部分区域表现尤为突出,例如 Zone 9(Dice:0.905±0.048)以及左侧颈总动脉
三维超声(US)成像已被应用于腰椎间盘突出手术的导航。然而,三维超声图像存在结构碎片化的问题,限制了操作者对腰椎形态的精确获取。本研究旨在提出一种基于多模态配准的三维超声腰椎参数化建模方法,其中形状参数来源于CT,位姿参数来源于超声图像。
主动脉在将含氧血液从心脏输送至全身过程中起着关键作用。在计算机断层血管造影(CTA)中,对主动脉分区及其分支进行精确分割对于疾病诊断和手术规划至关重要。我们的解决方案,该任务旨在从三维 CTA 体数据中实现主动脉解剖结构的自动分割。我们采用了nnunet 框架,利用其在医学图像分割中的良好泛化能力,并在提供的数据集上以较少的人工调参完成模型训练。在包含 40 例的隐藏测试集上,我们的方法取得了平均 Dice 系数为 0.729±0.043,平均归一化表面 Dice(NSD)为 0.751±0.047。在部分区域表现尤为突出,例如 Zone 9(Dice:0.905±0.048)以及左侧颈总动脉...
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