【摘 要】
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基于术前CT影像的肝静脉和肝门静脉分割对于进行肝脏分段具有重要的临床价值。但在肝脏的静脉期CT影像中,肝静脉和肝门静脉的灰度差异很小,血管结构也错综复杂,因此自动提取
【基金项目】
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国家自然科学基金(81471759)
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基于术前CT影像的肝静脉和肝门静脉分割对于进行肝脏分段具有重要的临床价值。但在肝脏的静脉期CT影像中,肝静脉和肝门静脉的灰度差异很小,血管结构也错综复杂,因此自动提取三维的肝静脉和肝门静脉一直是个难题。为解决此难题,提出一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的网络结构W-Net。该结构利用肝静脉和肝门静脉在三维结构上的差异,为全部肝血管和门静脉的提取分别设置损失函数,通过优化两个损失函数的加权和,自动学习全部肝血管和门静脉的三维结构特征,使全部肝血管和肝门
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