【摘 要】
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CT扫描是腹部器官疾病的常规检查手段,准确地对腹部器官进行自动分割能够给医生提供辅助诊疗信息。但腹部CT影像中器官类型多、背景复杂等情况给腹部器官分割带来挑战,尤其是胰腺在CT影像中存在边界模糊的特点,导致现有器官分割模型难以准确分割胰腺。为此,该文针对胰腺分割存在分割边界不准确的问题,基于nnU-Net医学影像分割自适应框架,设计了一种具有边界感知机制的胰腺器官分割模型。该模型在分割网络中嵌入边
【基金项目】
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陕西省重点研发计划资助项目(2021KW-15),国家重点研发计划资助项目子课题(2019YFC1606705-06)。
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CT扫描是腹部器官疾病的常规检查手段,准确地对腹部器官进行自动分割能够给医生提供辅助诊疗信息。但腹部CT影像中器官类型多、背景复杂等情况给腹部器官分割带来挑战,尤其是胰腺在CT影像中存在边界模糊的特点,导致现有器官分割模型难以准确分割胰腺。为此,该文针对胰腺分割存在分割边界不准确的问题,基于nnU-Net医学影像分割自适应框架,设计了一种具有边界感知机制的胰腺器官分割模型。该模型在分割网络中嵌入边界感知模块来引导分割网络关注目标边界特征的有效提取;此外,模型将传统分割网络模块提取的语义特征和边界感知
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