28、医学图像分析中的创新方法：从左心室地标检测到线粒体分割

医学图像分析中的创新方法：从左心室地标检测到线粒体分割

在医学图像分析领域，准确的地标检测和分割对于疾病的诊断和治疗至关重要。本文将介绍两种创新的方法，分别用于左心室地标检测和线粒体分割，它们在提高模型性能和泛化能力方面取得了显著进展。

左心室地标检测的图神经网络方法

数据集与预处理

• 数据集 ：使用了Imaging Collaborative (UIC)的左心室（LV）地标数据集，该数据集包含来自七个英国超声心动图实验室的3822个收缩末期和舒张末期的PLAX超声帧。数据集的划分包括1613个训练样本、298个验证样本和1911个测试样本。
• 预处理 ：将所有帧下采样到固定大小224 × 224。

模型实现细节

• 辅助图 ：模型创建K = 7个辅助图。
• 节点特征 ：初始单层CNN使用核大小为3和零填充，输出维度为224 × 224 × 4的特征。
• U - Net编码器 ：包含7层，空间维度分别为128×128、64×64、32×32、16×16、8×8、4×4和2×2，通道数分别为8、16、32、64、128、256和512。
• 图卷积网络（GCN） ：使用3层GCN，隐藏节点维度为128。
• 优化器 ：使用Adam优化