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基于级联Vnet-S网络的CT影像单一器官自动分割算法 被引量：7
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作者 徐宝泉 凌彤辉 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第8期2420-2425,共6页
为了快速准确地对计算机断层扫描(CT)影像中的器官进行分割,提出基于级联Vnet-S网络的单一器官自动分割算法。首先,使用第一个Vnet-S网络对CT影像中的器官进行粗分割;然后,选择分割结果中的最大连接通量做两次膨胀,根据膨胀后的最大连... 为了快速准确地对计算机断层扫描(CT)影像中的器官进行分割,提出基于级联Vnet-S网络的单一器官自动分割算法。首先,使用第一个Vnet-S网络对CT影像中的器官进行粗分割;然后,选择分割结果中的最大连接通量做两次膨胀,根据膨胀后的最大连接通量确定器官边界并提取器官区域;最后,使用第二个Vnet-S网络对器官进行细分割。为了验证算法的性能,采用MICCAI 2017 Liver Tumor Segmentation Challenge(LiTS)数据集进行肝脏分割实验,采用ISBI LUng Nodule Analysis 2016(LUNA16)数据集进行肺分割实验。级联Vnet-S算法在LiTS的70例线上测试数据上的Dice系数为0.9600,在LUNA16的288例测试数据上的Dice系数为0.9810,均高于Vnet-S网络和Vnet网络。实验结果表明,基于级联Vnet-S网络的单一器官分割算法可以准确地对器官进行分割,而且级联Vnet-S算法的计算量小于Unet网络和Vnet网络。 展开更多
关键词 器官分割 vnet-s 深度学习 分割网络 级联网络结构
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