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1. WO2020001217 - SEGMENTATION METHOD FOR DISSECTED AORTA IN CT IMAGE BASED ON CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK

Publication Number WO/2020/001217
Publication Date 02.01.2020
International Application No. PCT/CN2019/088835
International Filing Date 28.05.2019
IPC
[IPC code unknown for G06T 7/11]
G06T 7/11 (2017.01)
CPC
G06N 3/0454
G06T 2207/10081
G06T 2207/20081
G06T 2207/20084
G06T 2207/30101
G06T 7/11
Applicants
  • 东南大学 SOUTHEAST UNIVERSITY [CN/CN]; 中国江苏省南京市 玄武区四牌楼二号 No. 2 Sipailou, Xuanwu Nanjing, Jiangsu 210096, CN
Inventors
  • 陈阳 CHEN, Yang; CN
  • 吕天翎 LV, Tianling; CN
  • 杨冠羽 YANG, Guanyu; CN
  • 罗立民 LUO, Limin; CN
Agents
  • 南京经纬专利商标代理有限公司 NANJING JINGWEI PATENT & TRADEMARK AGENCY CO., LTD; 中国江苏省南京市 鼓楼区中山路179号12楼B座 12th FL.-B No. 179 Zhongshan Road, Gulou Nanjing, Jiangsu 210005, CN
Priority Data
201810677366.027.06.2018CN
Publication Language Chinese (ZH)
Filing Language Chinese (ZH)
Designated States
Title
(EN) SEGMENTATION METHOD FOR DISSECTED AORTA IN CT IMAGE BASED ON CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK
(FR) PROCÉDÉ DE SEGMENTATION POUR AORTE DISSÉQUÉE DANS UNE IMAGE CT BASÉE SUR UN RÉSEAU NEURONAL À CONVOLUTION
(ZH) 一种基于卷积神经网络的CT图像中带夹层主动脉分割方法
Abstract
(EN)
A segmentation method for dissected aorta in a CT image based on a convolutional neural network. The method comprises: combining a CT dissected aorta segmentation algorithm for a three-dimensional convolutional neural network and a two-dimensional convolutional neural network, dividing three-dimensional volume data into two parts by using the three-dimensional convolutional neural network, and then segmenting the two parts by using two two-dimensional convolutional neural networks respectively to obtain a final segmentation result. The method can effectively segment the dissected aorta from a CT image containing the dissected aorta, thereby overcoming the shortcomings of poor segmentation precision caused by the contradiction between the input image resolution and the GPU memory capacity because only a three-dimensional full convolutional neural network is used conventionally, and the instability of a segmentation effect caused by the loss of three-dimensional information when only the two-dimensional convolutional neural network is used, and thus presenting a good segmentation effect.
(FR)
L'invention concerne un procédé de segmentation pour une aorte disséquée dans une image CT sur la base d'un réseau neuronal à convolution. Le procédé consiste à : combiner un algorithme de segmentation d'aorte disséquée CT pour un réseau neuronal à convolution tridimensionnel et un réseau neuronal à convolution bidimensionnel, diviser des données de volume tridimensionnel en deux parties au moyen du réseau neuronal à convolution tridimensionnel, puis segmenter les deux parties en utilisant respectivement deux réseaux neuronaux à convolution bidimensionnels pour obtenir un résultat de segmentation final. Le procédé peut segmenter efficacement l'aorte disséquée à partir d'une image CT contenant l'aorte disséquée, ce qui permet de surmonter les inconvénients de faible précision de segmentation provoqués par la contradiction entre la résolution d'image d'entrée et la capacité de mémoire de GPU parce que seul un réseau neuronal à convolution complet tridimensionnel est utilisé de manière classique et l'instabilité d'un effet de segmentation provoquée par la perte d'informations tridimensionnelles lorsque seul le réseau neuronal à convolution bidimensionnel est utilisé et présentant ainsi un bon effet de segmentation.
(ZH)
一种基于卷积神经网络的CT图像中带夹层主动脉分割方法。该方法结合三维卷积神经网络和二维卷积神经网络的CT带夹层主动脉分割算法,使用三维卷积神经网络将三维体数据分成两部分,再使用两个二维卷积神经网络分别对这两部分进行分割,得到最终的分割结果。该方法可以有效的从包含带夹层主动脉的CT图像中分割出带夹层的主动脉,克服了传统的单纯使用三维全卷积神经网络由于输入图像分辨率与GPU显存容量之间的矛盾导致分割精度上的不足,以及单纯使用二维卷积神经网络由于丢失三维信息导致的分割效果不稳定的缺陷,具有良好的分割效果。
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