基于RV-FCN的CT肝脏影像自动分割算法

• 作者: 张杰妹 杨词慧
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 肝脏分割 全卷积神经网络 残差网络 批归一化 条件随机场
• 年，卷（期）: 2019,（7）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 258-263
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 3553字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0052132

摘要

由于肝脏的大小、形状因人而异,且CT影像中肝脏与其毗邻器官的灰度对比值较低,难以精准地判断肝脏影像的边界信息.为此,提出一种基于全卷积神经网络(FCN)的改进算法,在FCN的基础上引入残差和VGG-16网络,得到肝脏影像的初始分割结果.引入批归一化和PReLU激活函数,提高网络的泛化能力和收敛速度.采用条件随机场方法,进一步优化分割结果,提高分割准确率.通过VTK和ITK系统对二维肝脏影像进行三维重建.在3DIRCADb数据集上的实验结果验证了该算法的有效性和高效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨词慧	南昌航空大学信息工程学院	7	9	2.0	2.0
2	张杰妹	南昌航空大学信息工程学院	1	2	1.0	1.0