期刊简介
《磁共振成像》杂志创刊于2010年1月，主管单位：国家卫生和计划生育委员会，主办单位：中国医院协会、首都医科大学附属北京天坛医院，主编：美国医学科学院外籍院士、中华医学会副会长戴建平教授。刊名题写：全国政协副主席韩启德院士(全国人大常委会原副委员长，中国科协主席)。国内统一刊号：CN 11-5902/R，ISSN 1674-8034。国内外公开发行，国内邮发代号：2-855，全国各地邮局均可随时订阅。该刊为我国第一本也是目前唯一一本医学磁共振专业学术期刊，现为月刊(从2015年1月起)，每月20日出版，大16开，80页。
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- 杂志名称：磁共振成像杂志
- 主管单位：中华人民共和国国家卫生和计划生育委员会
- 主办单位：中国医院协会 首都医科大学附属北京天坛医院
- 国际刊号：1674-8034
- 国内刊号：11-5902/R
- 出版周期：月刊
期刊荣誉：评为中国科学引文数据库(CSCD)2013-2016年度来源期刊期刊收录：国家图书馆馆藏, 知网收录(中), CSCD 中国科学引文数据库来源期刊(含扩展版), 万方收录(中), 维普收录(中), 上海图书馆馆藏, CA 化学文摘(美), 哥白尼索引(波兰), 统计源核心期刊(中国科技论文核心期刊)
基于膝关节软骨磁共振半定量评分的自动分割与分类评价
司莉萍；宣锴；姚伟武
关键词：膝关节, 骨关节炎, 软骨, 关节, 自动分割, 自动分类, 磁共振成像
摘要：目的 通过机器学习大量影像诊断明确的膝关节软骨不同程度病变的磁共振图像,实现膝关节软骨评分的自动分类和分割并评价其准确性,具有监测骨关节炎(osteoarthritis,OA)发生和发展过程的应用价值.材料与方法 回顾性纳入590例膝关节磁共振3.0 T数据.自动分类数据557例;自动分割数据33例,其中27个数据用于训练,6个数据用于测试.在深度学习的基础上利用迁移学习方法,基于两种神经网络模型,即V型网络和Inception网络,进行自动分割和分类.软骨的分割由放射科医师进行手工标注,以进行比较.软骨的分类由放射科医师依据全器官磁共振成像评分(whole-organ magnetic resonance imaging score,WORMS)分区方法及Recht评分标准进行评分;自动分割精度的量化指标使用Dice相似性系数.结果 所有膝关节骨骼自动分割的Dice相似性系数值(dice similarity coefficient value,DSC)均在0.90以上,膝关节软骨自动分割的Dice相似性系数值均在0.70以上,表明本研究提出的自动分割方法能准确地分割膝关节骨骼和软骨.结论 利用深度神经网络建立了一种膝关节自动分割和软骨病变分类的方法,V型网络和Inception网络展示了快速生成准确分割和分类结果的效率和精确度,可以得到较准确的结果,有助于提取形态特征,具有监测和诊断OA的价值,为影像诊疗流程自动化提供了技术支持.
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