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Left-right relationship-aware 3D volume classification method
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AI
DOI：10.1007/s11548-025-03567-y.png)
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摘要
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目的：本文提出了一种左右关系感知的3D体积图像（3D体积）分类模型。左右对称性（LR关系）是人体的重要属性，可用于检测异常并理解解剖结构。检查左右解剖结构之间的差异和相似性在诊断中非常重要。我们提出了一个具有左右关系感知的3D体积分类模型。
方法：所提出的模型采用从3D体积中人体解剖学的左右对称位置进行图像特征提取的过程。由于身体姿势和个体解剖结构的变化，在医学图像中可以观察到左右对应解剖结构之间的小位置偏差。我们开发了一个多位移对称特征提取模块来适应这种位置偏差。
结果：该模型应用于肺和脑的3D体积分类任务。实验结果表明，与之前的模型相比，所提出的模型在肺和脑分类任务中均取得了优越的性能。结果表明，所提出的模型在分类具有左右对称或半对称结构的解剖结构方面具有泛化性能。
结论：我们提出了一个具有左右关系感知的3D体积分类模型。所提出的模型有效地从左右对称位置提取图像特征。采用了多位移对称特征提取模块来适应左右对应位置之间的小位置偏差。肺和脑的3D体积分类任务的实验结果表明，所提出的方法与之前的模型相比取得了优越的性能。我们的代码可在https://github.com/modafone/lr3dvolumeclassification获取。
Keyword:
Left-right relationship
Classification
3D volume
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
期刊
I
IF:
2.3
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