研究目的
开发针对4DCT肺部数据的自动化处理与分析工具，实现无需人工干预的可靠分割、可视化、测量及质量评估。
研究成果
针对4DCT数据开发的自动化肺部分割与质量评估算法能高效输出精准结果，较手动方法显著缩短耗时。该系统支持探索性研究，并为放射治疗计划与治疗的临床研究提供便利。
研究不足
该研究承认3DCT图像中存在普遍的系统性噪声和随机噪声，这可能影响分割精度。机器学习方法缺乏解释力，尤其是对于随机森林等更复杂的分类器。
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[IEEE 2019国际微波光子学专题会议(MWP) - 加拿大安大略省渥太华(2019.10.7-2019.10.10)] 2019国际微波光子学专题会议(MWP) - 多普勒频移测量的片上光子学方法
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DOI：10.1109/mwp.2019.8892236
出版年份：2019
更新时间：2025-09-23 15:19:57
摘要：
四维计算机断层扫描（4DCT）不仅为放射治疗计划与治疗提供了患者特异性信息的新维度，同时也带来了数据处理与分析的巨大挑战。现有三维工具的手动分析已无法应对激增的四维数据量，因此需要自动化处理与分析技术来高效处理4DCT数据。本文将图像/信号处理、计算机视觉和机器学习领域的理念与算法应用于肺部4DCT数据，实现了肺部的全自动可靠分割、通过用户交互实时可视化测量肺特征，以及稳健的数据质量分类计算。与成熟治疗计划系统和专家人工计算结果对比显示，本方法在体积评估方面差异微?。ā?%以内），但处理速度提升了一至两个数量级?；诰楦道镆斗治龅闹柿科拦乐副瓯硐钟肴死嘧腋叨任呛稀Ｍü煅槿只餮八惴?，验证了采用机器学习技术稳健识别4DCT图像数据质量的可扩展方案可行性。该系统为临床加速四维相关任务及推动改进现行诊疗实践的临床研究提供了工具包。
作者：
JIE WEI，GUANG LI
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