【摘 要】
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针对现有医学图像处理方法在人体复杂结构组织器官分割中的不足,提出复用低层特征信息的Mask R-CNN网络.该网络可对特定组织器官识别时同时进行分割,为了提高包含较多细节信息的低层特征层的利用率,将低层的特征信息添加到高层的特征中,使低层与高层特性优劣互补,将原始图像首次长宽压缩两次后的特征层定义为C1层,而后分别通过复用C1层和复用依次卷积的C1层这两种方法实现.并将主干网络进行了精简,以加快网络的训练速度,降低识别和分割的时间.以下颌骨作为应用对象,自建包含1064张下颌骨CT图片的数据集,按9:1的
【机 构】
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贵州大学 现代制造技术教育部重点实验室,贵阳 550025;贵阳市口腔医院 口腔颌面外科,贵阳 550002
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针对现有医学图像处理方法在人体复杂结构组织器官分割中的不足,提出复用低层特征信息的Mask R-CNN网络.该网络可对特定组织器官识别时同时进行分割,为了提高包含较多细节信息的低层特征层的利用率,将低层的特征信息添加到高层的特征中,使低层与高层特性优劣互补,将原始图像首次长宽压缩两次后的特征层定义为C1层,而后分别通过复用C1层和复用依次卷积的C1层这两种方法实现.并将主干网络进行了精简,以加快网络的训练速度,降低识别和分割的时间.以下颌骨作为应用对象,自建包含1064张下颌骨CT图片的数据集,按9:1的比例划分为训练集和验证集进行训练,使得复用依次卷积C1层的Mask R-CNN网络的训练损失降至2.8％,验证损失降至6.6％,表明该网络在下颌骨的识别和分割上具有很高的准确率.
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