【摘 要】
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肝脏在计算机断层扫描（Computed Tomography,CT）图像中与相邻器官灰度值近似,且其轮廓多变,这使得在CT图像中实现精确分割肝脏仍是医学图像处理中的难题之一。本文基于Miriam B
【基金项目】
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国家自然科学基金(61661024)
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肝脏在计算机断层扫描（Computed Tomography,CT）图像中与相邻器官灰度值近似,且其轮廓多变,这使得在CT图像中实现精确分割肝脏仍是医学图像处理中的难题之一。本文基于Miriam Bellver等人[1]的工作提出了层间上下文级联式的全卷积神经网络（Hierarchical Contextual Cascaded Fully Convolutional Network, HC-CFCN）模型来实现肝脏自动分割。提出的模型采用两阶段、双网络的结构,利用多通道技术和能量图技术有效挖掘肝脏CT图像的层间上下文信息,从而实现肝脏在CT图像中的精确分割。在2017 Liver Tumor Segmentation （LiTS）数据集上验证了HC-CFCN模型的有效性。实验表明与U-Net模型、FCN+3DCRF模型和V-Net模型相比,本文提出的方法具有较高的分割精度。
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