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基于随机游走算法半自动测量颈动脉狭窄度

Semi-Automatic Measurement for the Degree of Carotid Stenosis Based on the Random Walk Algorithm

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收录情况: ◇ 统计源期刊 ◇ 北大核心

机构: [1]河北大学附属医院介入血管外科
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关键词: 随机游走算法 CT血管造影 颈动脉狭窄

摘要:
目的应用随机游走算法半自动测量,提高CT血管造影(CTA)对颈动脉狭窄的诊断效率。方法回顾性分析2019年6月至2019年9月同期行头颈部CTA及脑数字减影血管造影(DSA)患者的影像学资料,应用随机游走算法半自动提取CTA原始横断面图像颈动脉轮廓及血管中高亮区域的轮廓,进一步应用阈值法得到二值化图像并获取两部分面积,最后计算出颈动脉狭窄度,并与DSA评估结果相比较。结果随机游走算法应用于CTA原始图像半自动测量颈动脉狭窄度,与DSA诊断结果具有高度一致性,一定程度上提高了传统CTA诊断轻、中度颈动脉狭窄的敏感性,对颈动脉重度狭窄的半自动诊断效能提升较大。结论随机游走算法是半自动诊断颈动脉狭窄的可靠方法,可提高传统CTA的诊断效率。

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第一作者:
第一作者机构: [1]河北大学附属医院介入血管外科
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推荐引用方式(GB/T 7714):

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