资源类型：
收录情况：
◇ 统计源期刊
文章类型：
机构：
[1]上海理工大学医疗器械与食品学院
[2]上海健康医学院医疗器械学院
[3]上海健康医学院附属周浦医院
[4]中科院苏州生物医学工程技术研究所
[5]南京同仁医院
出处：
ISSN：
关键词：
纵隔淋巴结检测
感兴趣区域
Hessian矩阵
多尺度增强
卷积神经网络
CT图像
摘要：
淋巴结检测和分析对于肿瘤的疗效评估、分期具有重要意义。本研究提出一种基于Hessian矩阵与多视图卷积网络纵隔淋巴结自动检测方法。该方法首先确定纵隔部位淋巴结可能存在的区域;然后,基于淋巴结形态特征,构造多尺度增强滤波器,提取候选淋巴结;最后结合CT图像的冠状面、横断面和矢状面信息,设计多视图卷积网络对候选淋巴结进行分类。对90组患者的纵隔部位进行测试,平均每个患者9个假阳性淋巴结的条件下,灵敏度为90.32%。该方法对不同大小的淋巴结具有较高的检出率。
基金：
上海市浦东新区科技发展基金民生科研专项医疗卫生项目（PKJ2017-Y41）；;江苏省省级重点研发专项资金资助项目（BE2017601）；
第一作者：
第一作者机构：
[1]上海理工大学医疗器械与食品学院
通讯作者：
通讯机构：
[2]上海健康医学院医疗器械学院
[3]上海健康医学院附属周浦医院
[4]中科院苏州生物医学工程技术研究所
推荐引用方式(GB/T 7714)：
曹帅,严加勇,崔崤峣,等.基于hessian矩阵与多视图卷积神经网络的纵隔淋巴结自动检测方法[J].生物医学工程研究.2021,40(02):131-137.
