多模态病灶椎旁肌图像分割方法研究

简介

椎旁肌病灶判别对临床诊断有重要价值，但传统方法严重依赖人工判读，常伴随主观评估误差、监测能力缺失和设备与参数依赖等问题。针对现有深度学习算法在数据异质性、脂肪浸润量化等场景的局限性，本研究提出类视觉重构轻量级分割网络并在此基础上独创“AI初筛-人机协同”双阶段质控方案，构建了从影像分析到临床决策的闭环系统，为脊柱退行性病变的精准诊疗提供了新方法，具有显著的临床应用价值。