结合超像素和U型全卷积网络的胰腺分割方法

• 作者: 乔念祖 冯筠 卜起荣 曹正文
• 来源期刊: 计算机辅助设计与图形学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 胰腺图像分割 超像素 U型全卷积网络 戴斯相似系数
• 年，卷（期）: 2019,（10）
• 所属期刊栏目: 图像与视觉
• 页码范围: 1777-1785
• 页数: 9页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 5385字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1089.2019.17655

摘要

为了提高现有胰腺图像分割方法性能, 提出一种超像素和 U 型全卷积网络(U-NET)结合的胰腺图像分割方法. 首先, 提出一种胰腺 CT 图像的超像素分割方法; 然后, 依据分割结果对图像进行映射降维得到腹部视觉概要图像, 再将其与超像素位置信息作为U型全卷积网络的输入; 最后, 得到分割好的胰腺器官. 在NIH胰腺公开数据集上的实验结果表明, 文中方法将戴斯相似系数(DSC)提高到 87.9%, 高于目前已有的胰腺图像分割方法. 并且其运算速度高于U-NET.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	卜起荣	西北大学信息科学与技术学院	17	72	6.0	8.0
2	曹正文	西北大学信息科学与技术学院	17	136	8.0	11.0
3	冯筠	西北大学信息科学与技术学院	57	259	9.0	12.0
4	乔念祖	西北大学信息科学与技术学院	1	0	0.0	0.0