基于深度学习的胰腺图像自动三维重建

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摘  要： 胰腺图像的三维重建对于辅助疾病诊断具有重要意义。提出一种全自动的胰腺图像三维重建方法，利用改进的U-Net深度学习网络对图像进行分割，并结合面绘制算法生成三维可视化模型。实验结果表明，该方法重建准确度较高，执行效率快，对辅助诊疗具有积极的作用。

关键词： 胰腺; 深度学习; 面绘制; 三维重建

中图分类号：TP391.9          文献标识码：A     文章编号：1006-8228（2022）01-68-04

Automatic 3D reconstruction of pancreas image based on deep learning

Ji Jianbing1， Zhang Jinglin1， Yang Yuanyuan2

（1. College of Information Engineering， Fujian Business University， Fuzhou， Fujian 350012， China;

2. Department of General Surgery， Fujian Medical University Union Hospital）

Abstract： The 3D reconstruction of the pancreas images is of great significance for assisting disease diagnosis. A fully automatic 3D reconstruction method of the pancreas is proposed， which uses an improved U-Net deep learning network to segment the images， and creates a 3D visual model by surface rendering algorithm. The experiment results show that the proposed method has high reconstruction accuracy and fast execution efficiency. Therefore， it has a positive effect on assisting diagnosis and treatment.

Key words： pancreas; deep learning; surface rendering; 3D reconstruction

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胰腺癌的治疗主要在于对局部肿瘤做有效的切除手术，但手术存在很大的风险。（剩余4382字）