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| 目的开发并验证一种基于U-Net的短轴心脏计算机断层血管造影（CTA）左心室心肌（LVM）自动分割系统。方法选取2022年2至10月在温州市中心医院就诊的50例疑似或确诊心血管疾病患者CTA图像进行模型训练，将U-Net深化到8层，引入注意力机制和深监督机制，并加入残差连接。通过分割结果可视化观察、分割量化结果比较等分析本研究新开发方法与原型U-Net方法的左心室分割性能差异。结果可视化比较发现，无论分割小区域的左心室或分割组织对比度较差的图像，与原型U-Net方法相比，本研究新开发方法与标签具有更高的一致性；在可视化比较中，原型U-Net方法展现出欠分割、过分割等问题。与原型U-Net方法（0.938±0.144、0.941±0.144、0.961±0.058）相比，本研究新开发方法的Dice相似系数、精度、灵敏度分别为0.964±0.033、0.960±0.043、0.970±0.040，提示分割精度和鲁棒性更高。箱式图中可见两种方法均存在一些异常值。使用本研究新开发方法分割的3例患者左心室表面三维视图显示平均分割时间为13s（即处理速度约为0.037s/幅），提示分割质量和分割效率均较高。结论本研究新开发的基于U-Net的短轴心脏CTALVM自动分割系统将注意力机制、深监督机制和残差连接集成到8层U-Net中，具有较高的分割精度、分割质量和分割效率。 |
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| DOI：10.12056/j.issn.1006-2785.2023.45.8.2022-3465 |
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| 基金项目:浙江省大学生科技创新活动计划（新苗人才计划）（2022R413A022）；温州市重大专项课题（ZY2019006） |
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