研究目的
开发一种基于级联卷积神经网络的自动方法，用于分割二维X射线图像中的导丝尖端，克服诸如背景噪声以及尖端细小、可变形结构等挑战。
研究成果
所提出的方法在二维X射线图像中分割导丝尖端方面达到了最先进的性能，具有高精度和鲁棒性。引入的数据增强算法在训练数据有限时能有效提升模型性能。
研究不足
级联结构增加了计算量，该方法需要足够的训练数据才能达到最佳性能。
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[IEEE 2018年国际神经网络联合会议(IJCNN) - 里约热内卢(2018.7.8-2018.7.13)] 2018年国际神经网络联合会议(IJCNN) - 基于卷积神经网络的二维X射线透视下导丝尖端自动分割
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[IEEE 2018年国际神经网络联合会议(IJCNN) - 里约热内卢(2018.7.8-2018.7.13)] 2018年国际神经网络联合会议(IJCNN) - 基于卷积神经网络的二维X射线透视下导丝尖端自动分割
DOI：10.1109/IJCNN.2018.8489337
出版年份：2018
更新时间：2025-09-04 15:30:14
摘要：
经皮冠状动脉介入治疗中导丝尖端检测至关重要。它辅助医生进行导航操作，也是手术技能评估、机器人辅助手术等临床应用的前提条件。然而，由于二维X光图像背景噪声干扰及尖端细长可变形的结构特性，实现精准检测并非易事。本文提出一种基于级联卷积神经网络的自动分割方法，其核心创新在于采用级联式检测-分割结构来应对背景噪声和尖端大形变问题，从而实现鲁棒的高精度分割。另一方面，卷积神经网络模型需要充足的标注训练样本，而像素级标注工作繁琐耗时。为此，本研究引入新型数据增强算法，在提升模型泛化性能的同时降低数据标注成本。评估实验采用包含22组不同二维X光序列的数据集（15组用于训练，7组用于测试），在测试集上该方法获得尖端定位精度0.532像素、F1分数0.939、误跟踪率0.800%及漏跟踪率9.900%的指标，运行速度达每秒4-5帧。
作者：
Yu-Dong Wu，Xiao-Liang Xie，Gui-Bin Bian，Zeng-Guang Hou，Xiao-Ran Cheng，Sheng Chen，Shi-Qi Liu，Qiao-Li Wang
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