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用于交通检测的低功耗光学传感器

DOI：10.1109/LSENS.2020.2983561 期刊：IEEE Sensors Letters 出版年份：2020 更新时间：2025-09-23 15:21:01
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庞大挑战。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、计算机视觉及机器学习领域的理念与算法应用于肺部4DCT数据，实现了肺部全自动可靠分割、通过用户交互实时可视化测量肺特征参数，以及稳健的数据质量分类计算。与权威治疗计划系统及专家人工测算结果对比显示：体积评估差异可忽略（±2%以内），但处理效能提升达一到两个数量级?；诰楦道镆斗治龅闹柿科拦乐副瓯硐钟肴死嘧腋叨任呛?。通过检验三种机器学习模型，验证了采用该技术稳健识别4DCT图像数据质量的可行性与可扩展性。最终系统为临床加速四维任务处理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
AI智能分析
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

为实现个性化癌症治疗方案的制定，四维计算机断层扫描（4DCT）图像中的时空数据是获取关键几何、拓扑及动态信息的基础。尽管蕴含丰富信息，但4DCT庞大的数据量阻碍了其有效处理与分析。持续的人工干预需求使其难以持续运作，更无法实现对大量4DCT数据的规?；?。

研究成果

所开发的自动肺部分割和4DCT质量评估算法能高效输出精准结果，与传统方法相比显著减少了所需时间和人工干预。该系统支持探索性数据分析并助力临床研究，更多功能与改进正在开发中。

研究不足

该研究的局限性在于依赖已知质量标注的患者数据进行机器学习模型训练?；餮胺椒ǎㄓ绕涫撬婊值雀丛臃椒ǎ┤狈馐土?，这给需要因果解释的临床应用带来了挑战。

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