冠状动脉分割研究：运用3D U-Net的医学图像分析

简介：
本研究聚焦于利用先进的3D U-Net技术对冠状动脉进行精准分割，通过优化医学影像处理方法以提高心血管疾病诊断准确性。 本项目采用3D U-Net技术对心脏冠状动脉进行精确分割，涵盖左冠状动脉、右冠状动脉、左回旋支、左前降支和右后降支等部分。利用联新医院提供的CT图像数据，我们自主标注并创建了数据集，以实现对冠状动脉结构的高精度识别和分割。该项目提升了医学影像分析的效率，并为进一步的心脏疾病研究奠定了重要基础。 适用人群包括放射科医生、心脏病学家、医学影像技术人员、生物医学工程师、数据科学家及AI研究者以及医学院学生和研究人员。 本项目的目标在于提高心脏疾病的诊断准确率，特别是冠状动脉疾病的检测。通过3D U-Net技术进行冠状动脉分割，医生可以更快速地识别并分析心脏问题，如冠状动脉疾病、动脉狭窄或阻塞等。该技术对于需要进行心脏手术的患者来说，能够提供更精确的术前评估；对研究人员而言，则有助于深入理解心脏疾病的机制和发展过程。 项目提供了模型详细介绍和安装指南以帮助用户快速部署和使用，并建议在专业人士指导下操作确保分割精度。此外，请注意数据集来源需符合所有适用的隐私和数据保护规定。我们鼓励用户根据自身需求调整模型参数，实现最佳分割效果。