【摘 要】
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为实现肺结节的精准快速分割,提出一种基于分割对抗网络的像素到像素的肺结节分割方法。算法分为两个模块,分割模块用以提取肺结节的特征,分割肺结节;对抗模块用以比较分割出
【机 构】
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太原理工大学信息与计算机学院,宾夕法尼亚州立大学信息科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61572344);山西省回国留学人员科研基金项目(2016-038);虚拟现实技术与系统国家重点实验室开放基金项目(BUAA-VR-17KF-15、BUAA-VR-16KF-13)
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为实现肺结节的精准快速分割,提出一种基于分割对抗网络的像素到像素的肺结节分割方法。算法分为两个模块,分割模块用以提取肺结节的特征,分割肺结节;对抗模块用以比较分割出的结节与金标准之间的差异,评价分割效果。通过对大量CT图像的对抗训练,学习得到肺结节特征,并得到分割后的结节图像。在LIDC-IDRI肺结节公开数据集上的测试结果表明,该方法像素精度达到90.14%,与金标准的交叉比达到66.10%,能准确高效分割出CT图像中的肺结节。
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