基于U-Net网络的肺部CT图像分割算法

• 作者: 张海荣 王文军 程红阳 袁甜 陈云虹
• 来源期刊: 自动化与仪器仪表
• 学科: 工学
• 关键词: CT图像 分割 U-Net 线性回归 高斯滤波 拉普拉斯滤波
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 理论创新
• 页码范围: 59-61
• 页数: 3页
• 分类号: TN911.73
• 语种: 中文
• DOI: 10.14016/j.cnki.1001-9227.2017.06.059

摘要

针对CT图像存在双肺边界难以准确分割、肺实质周围存在血管和细小空洞时,传统分割方法无法得到良好的分割效果这一问题,文中提出了一种基于U-Net的肺部CT图像自动分割算法.首先对原CT图像进行高斯和拉普拉斯滤波处理,然后将预处理后的图像和原始图像作为输入,分别使用U-Net进行分割.最后将所有分割出来的肺部区域通过线性回归进行融合从而提取出肺部实质区域.定性与定量实验结果表明,文中使用的基于U-Net的分割方法能有效分割肺部实质区域,且该算法相比于传统算法更加出色.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张海荣	第四军医大学训练部教育技术中心	20	195	6.0	13.0
2	陈云虹	第四军医大学训练部教育技术中心	26	178	9.0	12.0
3	袁甜	第四军医大学训练部教育技术中心	3	23	2.0	3.0
4	王文军	第四军医大学训练部教育技术中心	17	135	6.0	11.0
5	程红阳	第四军医大学训练部教育技术中心	4	31	3.0	4.0