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老年人三维MRA图像基底动脉弯曲度与基底动脉供血区脑梗死发生的关系
1
作者 任振东 赵鑫福 《实用老年医学》 CAS 2013年第12期1049-1050,共2页
随着人口老龄化逐渐深入,脑血管病患者持续增加[1],给家庭和社会带来沉重负担。在我国,脑血管病是首位的致残原因,占导致人死亡原因的第2位。急性脑梗死是最常见的脑血管病类型,占全部脑血管病的60%~80%[2]。基底动脉供血区脑梗死约占... 随着人口老龄化逐渐深入,脑血管病患者持续增加[1],给家庭和社会带来沉重负担。在我国,脑血管病是首位的致残原因,占导致人死亡原因的第2位。急性脑梗死是最常见的脑血管病类型,占全部脑血管病的60%~80%[2]。基底动脉供血区脑梗死约占脑梗死的20%,其病死率及致残率都很高。目前磁共振血管成像(magnetic resonance angiography,MRA) 展开更多
关键词 基底动脉供血 mra图像 磁共振血管成像 弯曲度 脑血管病 常规序列 致残原因 死亡原因 单次激发
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基于颅内动脉瘤MRA的混合注意力机制残差神经网络分类方法
2
作者 孙丰娇 张振辉 +1 位作者 高源 王欣瑶 《长江信息通信》 2025年第5期9-14,共6页
提出了一种具有混合注意力机制的深度残差神经网络,将空间注意力模块和通道注意力模块相结合,以更有效地提取颅内动脉瘤MRA的特征,并对三种不同直径的颅内动脉瘤进行多分类研究。数值实验表明,该方法在十折交叉验证中取得了92.55%的准... 提出了一种具有混合注意力机制的深度残差神经网络,将空间注意力模块和通道注意力模块相结合,以更有效地提取颅内动脉瘤MRA的特征,并对三种不同直径的颅内动脉瘤进行多分类研究。数值实验表明,该方法在十折交叉验证中取得了92.55%的准确率和91%的召回率,有效提高了脑动脉瘤分类性能检测的准确性。 展开更多
关键词 颅内动脉瘤 mra图像 分类 注意力机制 残差神经网络
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基于改进UNet的MRA脑血管图像分割方法研究 被引量：2
3
作者 马力 苏逸飞 +2 位作者 陶震寰 殷伟东 陈颖 《医疗卫生装备》 CAS 2023年第10期7-12,共6页
目的:为了提高磁共振血管成像(magnetic resonance angiography,MRA)脑血管图像分割的准确性,提出一种基于改进UNet的MRA脑血管图像分割方法。方法:首先,以UNet网络作为基础分割模型,在此基础上融入残差神经网络,以有效缓解深层网络的... 目的:为了提高磁共振血管成像(magnetic resonance angiography,MRA)脑血管图像分割的准确性,提出一种基于改进UNet的MRA脑血管图像分割方法。方法:首先,以UNet网络作为基础分割模型,在此基础上融入残差神经网络,以有效缓解深层网络的训练压力和促进信息传递;其次,增加压缩和激励模块,以提高网络对于脑血管特征的敏感性;最后,增加空间金字塔(atrous spatial pyramidal pooling,ASPP)模块,以获取多尺度特征信息,进一步提高分割精度。为验证改进UNet模型的有效性,在TOF-MRA公共数据集上进行实验并与UNet、ResUNet和ResUNet++模型进行对比。结果:改进UNet模型的Dice相似系数为0.75、准确率为0.72,高于UNet、ResUNet和ResUNet++模型。结论:提出的方法能有效分割MRA脑血管图像,辅助临床医生进行疾病诊断。 展开更多
关键词 脑血管分割 mra图像 UNet 残差神经网络
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头部MRA图象的血管自动追踪法 被引量：2
4
作者 张善俊 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 1998年第10期48-50,共3页
虽然MRA血管图象摄影技术提供了一种非侵袭性的观察人体内部血管信息的方法．但是受核磁共振摄影原理的限制，难以像使用造影剂的X线CT一样。来准确地抽取特定血管的信息。针对MRA图象的特点，提出了一种从3维图象数据中检出并追踪特定... 虽然MRA血管图象摄影技术提供了一种非侵袭性的观察人体内部血管信息的方法．但是受核磁共振摄影原理的限制，难以像使用造影剂的X线CT一样。来准确地抽取特定血管的信息。针对MRA图象的特点，提出了一种从3维图象数据中检出并追踪特定血管的方法． 展开更多
关键词 核磁共振 mra图像 血管跟踪 脑血管瘤
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三维对比增强MR血管造影技术及临床应用 被引量：8
5
作者 李晓兵 秦明明 +5 位作者 罗健君 史晓唏 张继兵 许建铭 汤建英 刘仁坚 《临床放射学杂志》 CSCD 北大核心 2005年第6期549-551,共3页
目的探讨三维对比增强MR血管造影(3DCEMRA)技术及其临床应用价值。资料与方法应用3D小角度激发快速梯度回波序列(3DFLASH),对32例临床疑血管疾病患者行3DCEMRA,重建方法为最大密度投影(MIP)及多平面重建(MPR),并对两种方法进行评价。结... 目的探讨三维对比增强MR血管造影(3DCEMRA)技术及其临床应用价值。资料与方法应用3D小角度激发快速梯度回波序列(3DFLASH),对32例临床疑血管疾病患者行3DCEMRA,重建方法为最大密度投影(MIP)及多平面重建(MPR),并对两种方法进行评价。结果32例3DCEMRA均获成功,其中26例经手术病理或DSA证实,3DCEMRA图像明确显示了病变部位及范围;在显示血管病变方面,MIP及MPR各有其优势。结论3DCEMRA快速、安全、有效,有利于血管疾病的检出,可以为临床提供更丰富的信息。 展开更多
关键词 血管造影技术 对比增强MR 三维 临床应用价值 MR血管造影 梯度回波序列 最大密度投影 多平面重建 mra图像 方法应用 疾病患者 重建方法 手术病理 病变部位 血管疾病 小角度 DSA 血管病 MPR MIP 显示
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数字减影-时间飞跃磁共振血管造影的临床应用研究 被引量：3
6
作者 刘定西 孔祥泉 +7 位作者 徐海波 史河水 熊茵 刘钢 吴红英 李欣 吴汉平 孙树华 《临床放射学杂志》 CSCD 北大核心 2005年第10期910-913,共4页
目的评价数字减影-时间飞跃磁共振血管造影(DS-TOF MRA)在亚急性及慢性脑出血中的临床应用价值。资料与方法58例T1WI呈高信号的亚急性、慢性脑内血肿患者,行常规静脉血流饱和3D-TOF MRA序列(A)及反向动脉血流饱和3D-TOF MRA序列(B),应... 目的评价数字减影-时间飞跃磁共振血管造影(DS-TOF MRA)在亚急性及慢性脑出血中的临床应用价值。资料与方法58例T1WI呈高信号的亚急性、慢性脑内血肿患者,行常规静脉血流饱和3D-TOF MRA序列(A)及反向动脉血流饱和3D-TOF MRA序列(B),应用数字减影方法,将反向动脉血流饱和B序列源图像作为蒙片,A序列源图像减去B序列源图像即为DS-TOF MRA的源图像,将其进行最大信号强度投影(MIP)重建产生无高信号组织背景干扰的DS-TOF MRA图像。测量血肿区对比度/噪声比(C/Ns)值并比较动脉血管边缘的显示情况,对减影效果进行评价。结果除2例患者因运动而无法产生清晰图像外,其余56例在3D-TOF MRA上有高信号背景组织干扰影像,在DS-3D MRA图像上均被完全消除。DS-TOF MRA源图像血管-血肿区C/Ns值为19.30±1.72,常规TOFMRA源图像血管-血肿区C/Ns值为2.62±0.31(t=17.3828,P<0.01)。DS-TOF MRA源图像血管-血肿区C为(1.40±0.01)%(P<0.01)。减影后DS-TOF MRA图像脑动脉管壁显示情况明显优于常规TOF-MRA(u=-8.8452,P<0.01)。结论DS-TOF MRA能有效消除常规TOF MRA源图像血肿高信号对血管影像的干扰,增加血管与周围组织的对比度。 展开更多
关键词 数字减影 时间飞跃 磁共振血管造影 磁共振血管造影 数字减影 临床应用研究 时间 3D-TOF mra图像 慢性脑内血肿 最大信号强度投影 临床应用价值
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基于多阈值Otsu和海森矩阵的脑血管提取 被引量：3
7
作者 蒋先刚 丘赟立 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2014年第5期1709-1712,1749,共5页
研究了多阈值Otsu对血管组织覆盖灰度区间分类算法和基于Hessian矩阵的管状物增强算法。通过多阈值Otsu分类算法对三维人体头部MRA图像进行分类,得到包含少量其它边界过渡区域的脑血管图像,将修正的基于Hessian矩阵的增强算法作用于过... 研究了多阈值Otsu对血管组织覆盖灰度区间分类算法和基于Hessian矩阵的管状物增强算法。通过多阈值Otsu分类算法对三维人体头部MRA图像进行分类,得到包含少量其它边界过渡区域的脑血管图像,将修正的基于Hessian矩阵的增强算法作用于过渡区灰度数据,使管状物得以保留并增强;将Hessian矩阵的特征值和特征向量应用于血管特征的响应函数及形态学修补和光顺各个环节,与血管灰度接近的片状和点状数据得以去除或削弱;选择合理的尺度空间范围及尺度空间增量和调节因子以平滑非线状区域和锐化增强血管区域。该脑血管提取方法在同等准确率下具有较高的稳定鲁棒性。 展开更多
关键词 mra图像 脑血管提取 多阈值Otsu分类 高斯函数 HESSIAN矩阵
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正常颈动脉磁共振血管成像的初步研究
8
作者 文戈 张雪林 《影像诊断与介入放射学》 2002年第2期96-98,共3页
目的 探讨不同成像参数及成像序列对MRA图像的影响。方法 对7名健康自愿者的14条颈动脉分别行MRA检查,观察每一种主要成像参数改变及不同成像序列对MRA图像的影响。结果 血流/组织信号对比随TR时间延长而降低;TE时间越长,颈动脉分叉部... 目的 探讨不同成像参数及成像序列对MRA图像的影响。方法 对7名健康自愿者的14条颈动脉分别行MRA检查,观察每一种主要成像参数改变及不同成像序列对MRA图像的影响。结果 血流/组织信号对比随TR时间延长而降低;TE时间越长,颈动脉分叉部血流信号减弱越明显;射频偏转角越大,血流/组织信号对比就越高;激励层面增厚可增加成像范围,且可提高信噪比,但空间分辨率下降。3DMRA空间分辨率比ZDMRA高,但成像范围受限,检查时间长。CEMRA比2DMRA成像时间短且成像范围大,有更高的空间分辨率,可避免复杂血流信号的丢失。结论 影响颈动脉成像的序列及参数较多,恰当地选择成像参数及成像序列可提高图像质量。 展开更多
关键词 颈动脉 磁共振血管成像 mra图像
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基于深度学习的脑血管分割方法研究 被引量：3
9
作者 闻亮 孙晖 +1 位作者 邹正 梁国标 《医疗卫生装备》 CAS 2023年第9期1-7,共7页
目的:针对磁共振血管造影(magnetic resonance angiography,MRA)图像存在部分血管微小、血管重叠等难以自动分割的问题,提出一种基于深度学习的脑血管分割方法。方法:采用由多生成器和判别器组成的生成式对抗网络(generative adversaria... 目的:针对磁共振血管造影(magnetic resonance angiography,MRA)图像存在部分血管微小、血管重叠等难以自动分割的问题,提出一种基于深度学习的脑血管分割方法。方法:采用由多生成器和判别器组成的生成式对抗网络(generative adversarial networks,GAN)构建脑血管分割模型(brain vessel segmentation model,BVSM)。首先,在生成器网络中引入特征融合、注意力机制模块,对患者的MRA图像进行分割提取;其次,判别器网络判断生成器网络生成的脑血管分割结果与专家手工标注分割结果的差距,迫使生成器网络不断优化,生成更真实的分割图像;最后,选用MIDAS数据集,设计消融实验,从Dice系数、精确率、敏感度、AUC 4个方面比较BVSM与原始模型[RVGAN(retinal vascular generative adversarial network)模型]、单独融入注意力模块的RVGAN+Attention模型、单独融入切片特征融合(slice-level feature aggregation,SFA)模块的RVGAN+SFA模型的脑血管分割效果。结果:BVSM的Dice系数为87.2%、精确率为88.3%、敏感度为86.3%、AUC为0.942,均优于RVGAN模型、RVGAN+Attention模型和RVGAN+SFA模型。结论:提出的方法整体分割准确率较高,可以清楚地观察脑血管结构的异常,为医生正确判断脑血管病变提供了一种辅助诊断方法。 展开更多
关键词 深度学习 脑血管分割 BVSM mra图像 GAN RVGAN
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