Resumen

La segmentación de los vasos pulmonares en imágenes de TC/TAC puede ayudar a los médicos a determinar mejor el estado del paciente y su tratamiento. Sin embargo, debido a la complejidad de las imágenes de TC, los métodos existentes tienen limitaciones en la segmentación de los vasos pulmonares. En este artículo se investiga un método basado en la separación de vasos pulmonares en imágenes de TC/TAC. El método se divide en dos pasos: en el primer paso, se extrae el parénquima pulmonar utilizando el algoritmo Unet, que puede reducir eficazmente la tasa de sobresegmentación; en el segundo paso, se extraen los vasos pulmonares del parénquima pulmonar utilizando nnUnet. De acuerdo con los resultados de segmentación del parénquima pulmonar obtenidos, se realiza la operación "AND" sobre la imagen original y los resultados de segmentación del parénquima pulmonar, y sólo se segmentan los vasos sanguíneos dentro del parénquima pulmonar, lo que reduce la interferencia de tejidos externos y mejora la precisión de la segmentación. Como fuente de datos experimentales se utilizaron imágenes de TC/TAC adquiridas en el hospital asociado. Tras realizar los experimentos con un total de 67 conjuntos de imágenes, la precisión de las imágenes de TC y ATC alcanzó el 85,1 y 87,7%, respectivamente. También se realizó la comparación de la segmentación del parénquima pulmonar y con otros métodos convencionales, y los resultados experimentales mostraron que el algoritmo de este trabajo tiene una alta precisión.

• Materias:Insuficiencia cardíaca Plataforma de servicios Filtro de orden óptimo Características clínicas Osteoporosis
• Subjects:Heart failure Platform services Optimal order filtering Clinical features Osteoporosis
• Palabras claves:Imágenes de ATC, parénquima pulmonar, vasos pulmonares, resultados de la segmentación del parénquima pulmonar, TC, fuente de datos experimental, otros métodos convencionales, método, artículo, imágenes de TC.
• Keywords:CTA images, lung parenchyma, pulmonary vessels, lung parenchyma segmentation results, CT, experimental data source, other conventional methods, method, paper, CT images