基于新型深度全卷积网络的肝脏CT影像三维区域自动分割

来源 :中国生物医学工程学报 | 被引量 : 1次 | 上传用户：cjp023

【摘要】

：

肝脏分割对于肝肿瘤肝段切除及肝移植体积测量具有重要的临床价值。由于在CT影像中肝脏与邻近脏器的灰度值相似性很高,因此对肝脏区域的三维自动分割是一项具有挑战性的难题。为解决精准肝脏分割的问题,提出一种新型的深度全卷积网络结构3DUnet-C2。该结构充分利用肝脏CT图像的三维空间信息,并有效结合肝脏区域的浅层特征和深层特征。特别地,还提出一种新的3DUnet-C2网络训练策略,通过选取清晰图像,并从

【作者】

：

孙明建徐军马伟张玉东

【机构】

：

南京信息工程大学江苏省大数据分析技术重点实验室,江苏省人民医院放射科

【出处】

：

中国生物医学工程学报

【发表日期】

：

2018年04期

【关键词】

：

肝脏分割深度全卷积网络条件随机场 liver segmentation deep fully convolutional networks condit

【基金项目】

：

国家自然科学基金（61771249）, 江苏省“六大人才高峰”高层次人才项目（2013-XXRJ-019）, 江苏省自然科学基金（BK20141482）（致谢：非常感谢周超、郎彬师兄对本人实验代码上的指导）

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