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基于began脊柱CT图像椎孔修复的椎管生成方法研究( Research on Spinal Canal Generation Method based on Vertebral Foramina Inpainting of Spinal CT Images by usingBEGAN )
L Ding Y Sun S Li Y Hu W Tian
脊柱手术由于有可能造成神经损伤，可能造成危及生命的后遗症，因此具有很高的风险。尽管新兴的机器人辅助脊柱手术提供了比传统手术更好的精确度，但在手术中为了安全而在椎管周围构建边界约束仍然是需要的。术前准备过程中椎管三维(3D)模型的建立可以方便手术边界约束的生成。本文提出了一种基于脊柱CT图像修复的椎管生成框架，该框架采用边界平衡生成对抗网络(BEGAN)。首先利用U-net对图像特征进行简化，然后利用ResNet50对椎体孔特征进行分类，并标记出需要恢复的区域。最后，开始生成目标特征，为椎管的生成完成椎孔修补。实验结果表明,椎孔和脊柱修复的平均精度（平均交点大于并点）分别为0.9396和0.9332,图像修复的精度随修复面积的增加而降低。所提出的方法能够准确地生成椎体轮廓，完成椎管的三维重建。
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