14、癌症与膝关节分割的前沿技术探索

癌症与膝关节分割的前沿技术探索

在医学影像领域，癌症分割和膝关节分割是两项重要且具有挑战性的任务。本文将介绍两种创新的技术方法，一种是用于癌症分割的扩散动力学模型，另一种是用于膝关节分割的跨视图对齐分割网络（CAS - Net）。

扩散动力学模型用于癌症分割

在癌症分割方面，研究人员提出了一种利用动态对比增强磁共振成像（DCE - MRI）中的血流动力学先验知识的扩散动力学模型。该模型仅需使用对比前图像，就能有效地生成高质量的分割结果。

模型的核心在于通过去噪扩散过程学习血流动力学响应函数，并估计潜在的动力学代码来指导分割任务。实验结果显示，结合动力学代码的方法在Dice相似系数（DSC）和Jaccard指数（JI）上分别比整合所有特征的方法高出2.0%和2.6%。这主要归因于去噪扩散模型接收有噪声的输入，导致浅层特征存在噪声，而深层特征能够捕捉肿瘤的本质特征，揭示肿瘤的结构信息和血流动力学变化。

CAS - Net：用于膝关节的跨视图对齐分割

在膝关节分割方面，磁共振成像（MRI）是临床膝关节检查的重要工具。在临床实践中，通常采用多视图2D扫描来获取膝关节图像，这种方式能保证诊断准确性并节省扫描时间。然而，从多视图2D扫描中获得精细的3D膝关节分割是一项具有挑战性但又对形态分析至关重要的任务。此外，放射科医生需要在多个2D扫描中对膝关节分割进行标注，这增加了额外的工作量。

为了解决这些问题，研究人员提出了跨视图对齐分割网络（CAS - Net）。该网络可以仅根据多视图2D MRI扫描和矢状面视图的标注来生成3D膝关节分割。具体步骤如下：
1. 膝关节图构建