郑荣烁,曾安,赵靖亮,潘丹,徐小维.基于动态注意力聚合网络自动分割CT血管造影中异常起源于肺动脉的左冠状动脉[J].中国医学影像技术,2025,41(2):320~325
基于动态注意力聚合网络自动分割CT血管造影中异常起源于肺动脉的左冠状动脉
Dynamic attention aggregation network for automatic segmentation of anomalous left coronary artery origin from pulmonary artery in CT angiography
投稿时间:2024-08-17  修订日期:2025-01-04
DOI:10.13929/j.issn.1003-3289.2025.02.029
中文关键词:  冠状血管  体层摄影术,X线计算机  人工智能
英文关键词:coronary vessels  tomography,X-ray computed  artificial intelligence
基金项目:国家自然科学基金(92267107)。
作者单位E-mail
郑荣烁 广东工业大学计算机学院, 广东 广州 510006  
曾安 广东工业大学计算机学院, 广东 广州 510006 zengan@gdut.edu.cn 
赵靖亮 广东工业大学计算机学院, 广东 广州 510006  
潘丹 广东技术师范大学电子与信息学院, 广东 广州 510665  
徐小维 广东省人民医院心血管外科, 广东 广州 510080  
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中文摘要:
      目的 观察动态注意力聚合网络(DAANet)自动分割CT血管造影(CTA)中的左冠状动脉异常起源于肺动脉(ALCAPA)的价值。方法 回顾性纳入30例ALCAPA综合征患者的CTA数据,以基于残差边缘特征(REF)、金字塔动态注意力(PDA)和动态全局特征聚合(DGFA)模块的DAANet分割CTA中的ALCAPA,并以医师手动分割结果为参考,与其他网络分割性能进行对比。结果 相比其他网络,以DAANet自动分割CTA中的ALCAPA的效果更好,可显示左冠状动脉边缘局部不规则等细节,连续性较好、清晰度较高,整体性能参数更优。结论 基于DAANet自动分割CTA中的ALCAPA性能较佳。
英文摘要:
      Objective To observe the value of dynamic attention aggregation network (DAANet) for automatic segmentation of anomalous origin of the left coronary artery from the pulmonary artery (ALCAPA) in CT angiography (CTA). Methods CTA data in 30 patients with ALCAPA syndrome were retrospectively enrolled. ALCAPA were segmented in CTA with DAANet based on residual edge feature (REF), pyramid dynamic attention (PDA) and dynamic global feature aggregation (DGFA) modules. Taken physician manual segmentation results as references, the results were compared with those of other networks. Results Compared with other networks, DAANet had better value for automatic segmentation of ALCAPA in CTA, which could show the details of irregular margins of left coronary artery with good continuity and high clarity, and the performance parameters were overall better. Conclusion DAANet had better performance for automatic segmentation of ALCAPA in CTA.
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