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冠心病是當(dāng)今世界上最大的健康問(wèn)題之一，因此對(duì)冠心病的早期預(yù)防和診斷非常重要。斑塊的存在和冠狀動(dòng)脈血管狹窄是引發(fā)冠心病的主要原因，對(duì)斑塊的檢測(cè)和冠狀動(dòng)脈血管分割成為檢測(cè)冠狀動(dòng)脈疾病的首選方案。目前手動(dòng)分割冠狀動(dòng)脈耗時(shí)并且由操作者的主觀意識(shí)決定，這使得現(xiàn)在的臨床醫(yī)學(xué)診斷中對(duì)自動(dòng)分割技術(shù)的需要顯而易見。提岀了一種基于深度學(xué)習(xí)多模型融合的冠脈CT血管造影（CTA）的血管分割方法，該方法包括三個(gè)網(wǎng)絡(luò)模型原始三維全卷積網(wǎng)絡(luò)（3DFCN），以及兩個(gè)在原始3DFCN中嵌入注意力門控（AG）模型的網(wǎng)絡(luò)。然后把三種網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)結(jié)果采用多數(shù)投票算法進(jìn)行融合來(lái)得到網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的最終結(jié)果。在后處理階段，采用水平集函數(shù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)融合預(yù)測(cè)的結(jié)果進(jìn)行進(jìn)一步迭代優(yōu)化。在評(píng)估所提出方法的過(guò)程中把扛和DSC分?jǐn)?shù)來(lái)作為性能度量進(jìn)行比較，最終結(jié)果表眀，所提出的方法提供了更好更準(zhǔn)確的分割結(jié)果。
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