基于U-Net的结节分割方法

• 作者: 刘立波 徐峰 郑斌 郭进祥
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 肺结节 图像分割 U-Net
• 年，卷（期）: 2018,（8）
• 所属期刊栏目: 应用技术与研究
• 页码范围: 161-164
• 页数: 4页
• 分类号: TP319
• 字数: 2614字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.181773

摘要

针对肺结节特征复杂 、人工提取特征困难 、分割结果不准确的问题,使用一种卷积神经网络模型U-Net对肺结节进行分割.首先对LUNA16数据集提供的肺部CT图像数据和结节标注数据进行预处理,根据结节标注数据,提取对应的肺部CT图像切片,对切片进行归一化 、二值化 、腐蚀和膨胀从而提取ROI区域,并根据结节位置信息生成掩膜,然后将处理后的肺部CT图像切片与对应的掩膜送入U-Net模型进行训练,最后使用测试数据集对U-Net模型分割效果进行测试.实验结果表明,U-Net模型可以对肺部结节进行有效分割.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘立波	宁夏大学信息工程学院	56	303	9.0	16.0
2	徐峰	宁夏大学信息工程学院	5	14	2.0	3.0
3	郑斌	宁夏大学信息工程学院	4	13	2.0	3.0
4	郭进祥	宁夏大学信息工程学院	3	13	2.0	3.0