沈乐
- 作品数：3 被引量：3H指数：1
- 供职机构：清华大学工程物理系更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术医药卫生理学更多>>
- 基于膝关节MRI的人工智能重建软骨模型对膝关节软骨损伤的评价被引量：1
- 2023年
- 目的探讨基于膝关节薄层MRI数据的人工智能(artificial intelligence,AI)重建模型对膝关节软骨损伤评价的可行性。方法选取2021年5月至2022年4月在北京清华长庚医院以膝关节重度骨关节炎住院且拟行全膝关节置换术的33例患者(共41膝),男15例,年龄(71±5)岁;女26例,年龄(71±9)岁。左膝19例,右膝22例。术前对患侧膝关节进行薄层MR检查,并对膝关节薄层MRI数据进行AI建模,选取模型中软骨部分利用主成分分析(principal component analysis,PCA)进行模型摆正,将术中截取的膝关节胫骨平台软骨依据国际软骨修复协会(International Cartilage Repair Society,ICRS)软骨损伤分级进行分级,并与膝关节AI重建软骨模型及膝关节MRI人工识别的ICRS分级结果进行比较。结果AI重建软骨模型的软骨损伤分级与术中截取实物标本的软骨损伤分级相比较,AI重建软骨模型对于ICRS分级4级软骨损伤诊断的敏感性、特异性、阳性预测值和阴性预测值分别为93.1%、91.4%、92.2%和80.3%;ROC曲线下面积(AUC)值为0.92,AI重建软骨模型与实物标本ICRS分级的一致性良好,Kappa系数为0.81(P<0.001)。人工识别MRI的软骨损伤分级与实物标本相比,其诊断的敏感性、特异性、阳性预测值和阴性预测值分别为92.10%、91.60%、97.20%和78.8%,Kappa系数为0.79(P<0.001)。结论基于膝关节薄层MRI的AI重建软骨模型对于诊断ICRS分级4级软骨损伤具有较好的敏感性及特异性。
- 高宏薛宾阁吴厦王亚魁付鹏飞沈乐娄佳旺马琦刘璞蔡谞
- 关键词：膝关节磁共振成像人工智能
- 膝关节三维磁共振影像语义分割的可行性研究被引量：1
- 2022年
- MR三维图像的全膝自动分割对膝骨关节炎疾病的诊断、指导和治疗具有重要意义。然而,膝关节的三维MR图像中涉及多种多样的解剖结构,人工勾画费时耗力;全膝自动分割不但节省人力,且可以通过更准确的细节勾画来提高关节炎的诊疗质量。现有的膝关节分割方法只关注众多解剖结构中的一个或几个结构,无法提供全膝分割的结果。本文研究基于三维神经网络的全膝分割方法,并致力于应对以下挑战:(1)在三维MR图像上对包括骨骼和软组织在内的全膝15个解剖结构进行端到端分割;(2)前交叉韧带等小结构的鲁棒分割,前交叉韧带仅占全膝体积的0.036%左右。在基于脂肪抑制三维各向同性中等权重VISTA序列的膝关节MR图像上,验证本文方法的平均分割精度为92.92%,其中9种结构的Dice相似系数在94%以上,5种结构在87%~90%之间,剩余1种结构在76%左右。
- 沈乐卢倩唐虎吴厦易懿孙运达邱倩张丽张丽张丽
- 关键词：神经网络磁共振影像膝骨关节炎
- 基于GPGPU的锥束螺旋CT DBPF重建算法的实现与加速方法研究被引量：1
- 2010年
- 基于PI线的微分反投影滤波(DBPF)算法是新型的锥束螺旋X射线CT精确重建算法,然而,由于计算量大,在CPU上重建速度缓慢。通用图形处理器(GPGPU)是一种SIMD并行硬件架构,具有强大的浮点运算能力。本文介绍一种新的PI线选取和采样方法,利用美国NVIDIA公司的计算统一设备架构(CUDA)为DBPF算法的PI线重建提供加速优化策略。使用模拟数据的重建实验进行方法的性能测试,得到了满意的图像质量,重建速度也显著提升(318倍加速比)。还讨论了重建参数对重建图像质量和计算速度的影响,建议了参数选择方式。
- 沈乐邢宇翔
- 关键词：X射线光学CT重建反投影滤波通用图形处理器CUDA
