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近期，暨南大學(xué)白杰云教授團(tuán)隊在CVIA雜志發(fā)表一篇題為A Two-stage Method with a Shared 3D U-Net for Left Atrial Segmentation of Late Gadolinium-Enhanced MRI Images的原創(chuàng)研究論文，這篇文章介紹了一種用于延遲釓增強(qiáng)磁共振成像（LGE MRI）圖像左心房分割的兩階段方法。

該研究的目標(biāo)是提出一種準(zhǔn)確且可靠的方法，用于自動分割LGE MRI圖像中的左心房區(qū)域。文章通過兩個階段的處理來實現(xiàn)這一目標(biāo)。首先，使用3D U-Net網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行LGE MRI圖像中ROI區(qū)域的定位和裁剪，以減少LGE MRI圖像中類不平衡的影響。在第二階段，基于共享權(quán)重的方法，使用同一個3D U-Net對已裁剪的ROI區(qū)域特征圖進(jìn)行左心房的準(zhǔn)確分割。

該方法的創(chuàng)新之處在于引入了兩個階段的設(shè)計，并使用了共享的3D U-Net網(wǎng)絡(luò)來實現(xiàn)左心房的分割。這種設(shè)計可以充分利用初步分割結(jié)果中的信息，并通過第二階段的修正進(jìn)一步提高分割的準(zhǔn)確性。

實驗結(jié)果表明，該兩階段方法在LGE MRI圖像中左心房分割任務(wù)上取得了較好的性能。與傳統(tǒng)方法相比，該方法能夠更準(zhǔn)確地定位和分割左心房區(qū)域，提高了分割的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。

總體而言，這篇論文提出了一種創(chuàng)新的兩階段分割方法，利用共享的3D U-Net結(jié)構(gòu)來實現(xiàn)LGE MRI圖像中左心房的準(zhǔn)確分割。該方法在醫(yī)學(xué)圖像分割領(lǐng)域具有重要的應(yīng)用潛力，為相關(guān)研究和臨床實踐提供了有益的思路和方法。