【摘 要】
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在医学研究中分割CT肝脏影像是诊断肝脏疾病的关键一步,但由于肝脏的大小、形状因人而异,且CT影像中肝脏与其毗邻的器官灰度对比值较低,很难精准判断肝脏影像的边界信息。针
【基金项目】
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国家青年自然科学基金项目(项目编号:61402218);江西省图像处理与模式识别重点实验室开放基金项目(项目编号:TX201304002)
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在医学研究中分割CT肝脏影像是诊断肝脏疾病的关键一步,但由于肝脏的大小、形状因人而异,且CT影像中肝脏与其毗邻的器官灰度对比值较低,很难精准判断肝脏影像的边界信息。针对肝脏影像分割存在的以上问题,本文提出一种基于全卷积神经网络(Fully Convolutional Neural Network,FCN)的改进网络模型分割方法。该方法主要在FCN网络模型基础上,加入残差(Resent)和VGG-16网络的最优结合,同时为提高网络的泛化能力和收敛速度,增加批次归一化(Batch Normalization,BN)和PReLU激活函数。首先,利用改进后的模型对公开数据集3DIRCADb进行训练测试,得到肝脏影像的初始分割结果;其次,采用条件随机场(Conditional Random Fields,CRF)方法,对分割结果做进一步的优化以提高分割的准确率;最后,通过VTK和ITK的方法对所获取的二维肝脏影像重建三维立体结构。通过具体的实验测试结果验证了改进后网络模型的实用性和精准性。
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