| 基于mDixon序列下腹部MRI数据的sCT生成方法 |
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| 引用本文： | 陈扬洋,钱鹏江,赵开发,苏冠豪.基于mDixon序列下腹部MRI数据的sCT生成方法[J].计算机工程,2019,45(7):273-281. |
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| 作者姓名： | 陈扬洋 钱鹏江 赵开发 苏冠豪 |
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| 作者单位： | 江南大学数字媒体学院,江苏无锡,214122;凯斯西储大学凯斯西储大学附属医院放射科和影像研究中心,美国克利夫兰44106 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金;国家自然科学基金;中央高校基本科研业务费专项 |
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| 摘 要： | 为通过磁共振成像(MRI)数据生成合成计算机断层扫描(sCT),根据mDixon序列的下腹部MRI数据,提出迁移模糊聚类(TFCM)与支持向量机相结合的方法。借助病人MRI源数据提供的高级历史知识,利用TFCM对下腹部MRI数据进行处理,采用有监督学习方法对聚类结果投票,完成图像组织分割,并对分割的组织区域赋予相应的CT值来生成sCT。实验结果证明,该方法可以将下腹部MRI数据分割成脂肪、空气、骨头和软组织4类,并准确生成sCT,其预测值绝对误差最小仅为81 HU,相较于FCM方法,分类结果更优。
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| 关 键 词： | 磁共振成像 合成计算机断层扫描 下腹部 mDixon序列 迁移模糊聚类 有监督学习 |
sCT Generation Method for Abdominal MRI Data Based on mDixon Sequence |
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| Affiliation: | (School of Digital Media,Jiangnan University,Wuxi,Jiangsu 214122,China;Department of Radiology and Case Center for Imaging Research,University Hospitals,Case Western Reserve University,Cleveland 44106,USA) |
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| Abstract: | CHEN Yangyang;QIAN Pengjiang;ZHAO Kaifa;SU Kuanhao(School of Digital Media,Jiangnan University,Wuxi,Jiangsu 214122,China;Department of Radiology and Case Center for Imaging Research,University Hospitals,Case Western Reserve University,Cleveland 44106,USA) |
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| Keywords: | Magnetic Resonance Imaging(MRI) Synthetic Computed Tomography(sCT) abdomen mDixon sequence Transfer Fuzzy Clustering Means(TFCM) supervised learning |
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