基于条件生成对抗网络的咬翼片图像分割

• 作者: 张海 彭婷婷 蒋芸 谭宁
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 生成对抗网络 图像分割 深度学习 U型网络 数据增强
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 223-227
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4247字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0050445

摘要

现有基于U型网络(U-Net)的咬翼片图像分割方法将咬翼片X射线图像分割成龋齿、牙釉质、牙本质、牙髓、牙冠、修复体和牙根管7个部分,但分割准确率偏低.为此,提出一种改进的咬翼片图像分割方法,将条件生成对抗网络与U-Net相结合对咬翼片进行分割,使判别器与生成器相互优化,获得具有更多上下文信息的分割特征图.实验结果表明,改进方法的Dice系数相比U-Net方法提升了0.133,分割准确率更高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蒋芸	西北师范大学计算机科学与工程学院	38	377	11.0	18.0
2	张海	西北师范大学计算机科学与工程学院	22	111	4.0	10.0
3	谭宁	西北师范大学计算机科学与工程学院	2	3	1.0	1.0
4	彭婷婷	西北师范大学计算机科学与工程学院	2	3	1.0	1.0