近日，研究中心硕士李天阳的一篇论文“S3egANet: 3D Spinal Structures Segmentation via Adversarial Nets”被SCI期刊IEEE Access接收。

论文摘要：三维多脊柱结构的分割能够极大节省医生的时间，并为疾病诊断和外科手术提供定量参数。然而，目前有关脊柱结构分割的研究多基于二维或三维单结构分割。由于脊柱结构的高度复杂性，如何分割出精度高、稳定可靠的三维多脊柱结构仍然是一个重大的挑战。本研究开发并验证了一个相对完整的解决方案。该方案能够在体素级别上同时对多个脊柱结构进行三维语义分割。实验结果表明，我们提出的方案达到了目前最优秀的分割结果，这预示了其作为临床工具的潜力。

(论文链接:https://www.doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2962608 )