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【学术资讯】郑国焱教授团队发表“在任意视野脊柱CT扫描中进行椎骨标记和全自动分割的研究成果”
发布时间: 2021-10-26

      近日,上海交通大学医疗机器人研究院郑国焱教授团队于Medical Image Analysis杂志上在线发表论文“Spine-transformers:Vertebra labeling and segmentation in arbitrary field-of-view spine CTs via 3D transformers”

(DOI:10.1016/j.media.2021.102258)

图源:Medical Image Analysis

 

      文章解决了在任意视野CT扫描图像中全自动标记和分割3D椎骨的问题。研究团队提出了一种基于深度学习的两阶段方案来解决这两个问题:在第一阶段,为解决椎骨标记问题,研究团队通过采用神经网络架构Transformers,将在任意视野CT扫描中的椎骨自动检测问题转化为一对一对象预测问题,从而提出了一种针对脊柱锥体检测的新型神经网络架构Spine-Transformers。利用此新型神经网络架构,研究人员能够对不同位置的椎骨与整体数据之间的关系进行推理,从而从任意视野CT数据输入直接同时预测所有椎骨位置。在第二阶段,研究团队为分割椎骨训练出一个共同的多任务编解码网络,来完成分割不同水平的椎骨并细化检测到的中心。研究团队在两个公共数据集和一个内部数据集上进行了综合实验,实验结果证明了该方法的有效性,效果优于其它已发表的方法。

      研究团队提出的任意视野脊柱CT扫描中全自动标记和分割3D椎骨的新方法解决了在脊柱疾病的智能诊疗和机器人辅助脊柱手术等应用中的难题,具有广阔的应用转化前景。

      该文章受国家自然科学基金重点项目资助。

 

上图:从任意视野脊柱CT扫描中进行全自动椎骨标记和分割
下图:郑国焱教授团队提出的新型神经网络架构 Spine-Transformers

 

原文链接:https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1361841521003030

 

作者 | 郑国焱

翻译 | 张悦

责编 | 陈卫东

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