【摘 要】
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医学影像中肝脏区域分割对于肝脏疾病诊断和治疗起到重要作用,因此对计算机断层扫描（Computed Tomography,CT）图像中肝脏分割的研究十分有意义。但由于腹部脏器的非刚性特征和复杂背景的影响,肝脏区域的灰度值与其周围组织的灰度值十分接近,这使得传统的图像分割方法很难准确确定肝脏边界。为有效解决上述问题,本文结合深度学习及水平集方法的优势,先利用深度学习获取肝脏的初始边界,再利用水平集实现
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医学影像中肝脏区域分割对于肝脏疾病诊断和治疗起到重要作用,因此对计算机断层扫描（Computed Tomography,CT）图像中肝脏分割的研究十分有意义。但由于腹部脏器的非刚性特征和复杂背景的影响,肝脏区域的灰度值与其周围组织的灰度值十分接近,这使得传统的图像分割方法很难准确确定肝脏边界。为有效解决上述问题,本文结合深度学习及水平集方法的优势,先利用深度学习获取肝脏的初始边界,再利用水平集实现肝脏的精确分割。为有效分割CT影像中肝脏区域,本文提出了一种基于深度学习的肝脏CT图像分割方法。该方法先通过旋转、平移等操作扩展肝脏CT图像的数据,并对原图像进行归一化操作。然后利用扩展后的样本来训练神经网络,对网络模型进行改进和优化,在编码器和解码器间加入了位置注意模块和通道注意模块,利用此网络可以得到肝脏的初始分割。最后通过距离规则化水平集模型的演化,实现肝脏区域的精确分割。本文将深度学习神经网络与水平集模型相结合,将初分割结果作为水平集曲线的初始轮廓,有效克服传统水平集模型依赖水平集初始轮廓、计算代价较大的问题。本文所提方法对比了其它水平集模型,并在公开数据集Li TS17和FLARE21中进行了测试,实验结果表明,该算法分割准确率高于其它方法,可以准确分割CT图像中各种形状的肝脏,能够为临床诊断提供可靠依据。
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