63、医学影像技术:前列腺手术引导与胎儿超声标准平面检测

医学影像技术:前列腺手术引导与胎儿超声标准平面检测

在医学领域,影像技术对于疾病的诊断和治疗起着至关重要的作用。本文将介绍两种不同的影像技术应用,一是用于机器人辅助腹腔镜根治性前列腺切除术(RALRP)的磁共振 - 超声(MR - 超声)引导系统,二是利用知识迁移循环神经网络(T - RNN)自动检测胎儿超声标准平面的方法。

1. MR - 超声引导系统在前列腺手术中的应用
1.1 TRUS 数据采集

在前列腺手术中,经直肠超声(TRUS)数据的采集是重要的第一步。系统会自动控制 TRUS 换能器的旋转角度,并保存每张图像的位置信息。所有的 TRUS 体积数据是使用 214 元素、6 厘米长的矢状阵列采集的,发射频率为 9 MHz,成像深度为 5.6 厘米。通过围绕探头轴进行 90 度旋转扫描,以 0.2 度的增量获取图像,每个体积的图像采集时间为 45 秒。

1.2 TRUS - MR 配准

在手术前,放射科医生会手动分割术前 T2 加权 MR 体积中每个横截面上的前列腺腺体。为了从矢状体积中获取横截面,需要将术中 TRUS B 模式图像插值到 3D 网格中。然后,采用实时半自动算法对超声体积中的前列腺进行 3D 分割。该算法在近距离放射治疗中经常使用,是一种快速、一致且准确的 3D TRUS 前列腺腺体描绘工具。

基于 TRUS 和 MR 体积中前列腺的分割表面,构建二进制体积。通过主坐标轴变换将 MR 二进制体积与 TRUS 二进制体积进行刚性对齐(并缩放),然后对对齐后的 MR 体积进行变形以匹配 TRUS 体积。配准算法基于变分框架,最小化两个二进制体积之间的平方差之和,并对位移图进行弹性正则化。 </

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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