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计算机断层扫描中纳米金粒子定量的深度学习方法( A deep learning approach to gold nanoparticle quantification in computed tomography )
Michael Oumano Hengyong Yu
引言深度学习(DL)是用于分类,检测和量化金纳米粒子在一个人体大小的模型与临床MDCT扫描仪。方法在33厘米的体模中对浓度为0.0274~200mgAU/ml的AuNPs进行成像。在120kVp下获取1 mm厚的CT图像,CTDIvol为23.6mGy。对544幅图像进行卷积神经网络(CNN)训练,对17种不同组织类型和AuNP浓度进行分类。然后使用第二组544张图像进行测试。结果AuNPs在0.1095mgAU/ml时有95%的准确率,在0.2189mgAU/ml时有97%的准确率。这两种浓度都低于人类视觉感知的浓度(0.3-1.4mgAu/ml)。在150和200 MgAU/ml时,AuNP浓度也以95%的准确度进行了分类。这些高浓度导致CT数处于或高于CT动态范围的12位限制,否则需要扩展的Hounsfield刻度来测量对比度的差异。结论:DL可用于检测低于人类视觉感知浓度的AuNP,也可量化超过临床MDCT典型12位动态范围的AuNP浓度。由于非均匀的AuNP分布和特征条纹伪影,第二个发现是可能的。甚至有可能将这种方法扩展到CT中的AuNP成像之外,以便在没有扩展的Hounsfield尺度的情况下定量高密度物体。
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