【摘 要】
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目的:探讨一种基于深度学习的1.5T心脏磁共振Cine序列自动量化不同心肌病左心室功能的性能。方法:回顾性分析2014年3月至2019年11月393例心脏MRI受检者的相关临床资料。对肥厚型心肌病(HCM)患者(HCM组,n=125)、扩张型心肌病(DCM)患者(DCM组,n=133)和健康个体(对照组,n=135)的左心室功能,分别通过手动和自动测量进行评估。手动分析由2位经验丰富的医师完成;自动分析后,从左心室分割精度和左心室功能参数准确性两方面对卷积神经网络(CNN)的性能进行评价。采用Pearso
【机 构】
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上海市影像医学研究所,复旦大学附属中山医院放射科
【基金项目】
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上海市卫生健康委员会课题(202040349).
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目的:探讨一种基于深度学习的1.5T心脏磁共振Cine序列自动量化不同心肌病左心室功能的性能。方法:回顾性分析2014年3月至2019年11月393例心脏MRI受检者的相关临床资料。对肥厚型心肌病(HCM)患者(HCM组,n=125)、扩张型心肌病(DCM)患者(DCM组,n=133)和健康个体(对照组,n=135)的左心室功能,分别通过手动和自动测量进行评估。手动分析由2位经验丰富的医师完成;自动分析后,从左心室分割精度和左心室功能参数准确性两方面对卷积神经网络(CNN)的性能进行评价。采用Pearso
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设Q2=[0,1]×[0,1]表示一个2维的单位方体.本文主要证明了算子Υα,βf(x,y)=∫Q2f(x−γ1(t),y−γ2(s))e−2πit−β1s−β2t−α1−1s−α2−1dtds在调幅函数空间Msp,q(Rn×Rm)上的有界性,其中(x,y)∈Rn×R
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