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    人工智能学院举办青年学者学术论坛

    发布时间:2023-11-16 浏览量:

    11月14日,人工智能学院举办“青年学者学术论坛”。此次论坛采取线上形式进行,论坛邀请赵海博老师作专场报告,院全体专任教师参加线上学术报告会。

    CT是人体解剖结构的三维图像,反映了人体组织吸收X射线的程度。通常组织密度越低,吸收X射线越少,该区域的像素强度越低。CT图像呈黑影,肺结节等病变组织密度大,CT图像呈现灰白色。胸腔隔膜等健康组织、结节相粘连的血管,边缘模糊的磨玻璃结节等等都加大了肺部结节的识别和分割。针对肺结节的图像分割方法的研究主要分为两大类,一是传统方法,利用肺部纹理、结构、形状等差异进行分割,二是深度学习方法,利用CNN、FCN、Unet、GAN等网络模型完成肺结节分割任务。

    赵老师从数据集mhd文件中可视化出原始CT图像,标记双肺边界、分离附着在肺结节上的血管、填充肺部区域空洞,得到双肺mask。原始CT图像与肺部mask相乘得到肺实质切片,进一步对肺实质切片进行平均像素间距重采样、归一化、去均值处理后,输入深度学习模型进行训练,完成肺结节分割任务。

    (文图/人工智能学院   编辑/邵清清   审核/徐海波)