SCANet联合红外血管显影仪在足腕部静脉识别方面的效果评价  

作　　者：白杨[1] 周伟丽[1] 王萃[1] 

机构地区：[1]中国医科大学附属盛京医院,辽宁沈阳110022

出　　处：《中文科技期刊数据库（全文版）医药卫生》2023年第12期31-33,共3页

摘　　要：接受化疗的癌症患者足腕部静脉肉眼难以识别,而红外血管成像仪对此识别效果有限,本研究旨在探索深度神经网络模型SCANet对化疗患者足腕部静脉血管识别的准确度。方法 使用红外显影仪对98名接受化疗的癌症患者的足腕部进行投射,采集照片总计196张。由两名经过软件操作培训的护士使用MITK工具标记患者足腕部血管区域,由一名经验丰富的手足外科医生对标记结果进行审核,修改和注释。将原图与标记后图像经过标准化处理,随后使用SCANet模型进行血管分割预测并评价效果。结果 SCANet能够准确的识别癌症患者化疗后的足腕部静脉血管,其在识别血管细节方面表现尤其出色,能够准确识别血管分叉和更少的孤立血管段。结论 SCANet对红外血管显影仪投射的血管图像的识别和分割具有优异的表现,能够增强红外血管显影仪的效果,具有重要的临床实用价值。

关 键 词：SCANet 深度神经网络 血管成像仪 化疗 癌症患者 足腕部 静脉分割 

分 类 号：R47[医药卫生—护理学]