基于3D CNN的鼻咽癌CT图像分割

• 作者: 全惠敏 肖银燕
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 鼻咽癌图像分割 深度卷积神经网络 膨胀卷积 残差连接
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 所属期刊栏目: 图形与图像
• 页码范围: 1444-1452
• 页数: 9页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 7862字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2019.08.015

摘要

鼻咽癌CT图像分割是鼻咽癌诊断和治疗的先行任务,然而,由于鼻咽癌细胞的外形多样、灰度不均匀、边界模糊、病变形状复杂等因素使得分割难以准确.针对这一问题,提出了一种基于三维深度卷积神经网络的鼻咽癌CT图像分割方法,三维深度卷积神经网络框架的前5层采用卷积核为3 3的普通卷积,中间6层采用空洞率为2的膨胀卷积,后6层采用空洞率为4的膨胀卷积,每2个卷积层之间有一个残差连接,最后利用Softmax函数对每个像素点进行分类.膨胀卷积有助于得到精确的密集预测和沿物体边界的精细分割图,残差连接使深度卷积神经网络中的信息传播平滑,并能提高训练速度.实验结果表明,在鼻咽癌CT图像分割中该方法与其他主流方法相比有更好的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	全惠敏	湖南大学电气与信息工程学院	38	364	11.0	18.0
2	肖银燕	湖南大学电气与信息工程学院	1	2	1.0	1.0