基于三维全卷积网络的肝脏和肝癌分割算法研究

• 作者: 凌彤辉 徐宝泉
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 肝脏分割 肝癌分割 三维全卷积网络
• 年，卷（期）: 2019,（9）
• 所属期刊栏目: 设计与应用
• 页码范围: 199-203,208
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2019.09.042

摘要

为了解决计算机断层扫描(computed tomography,CT)影像中肝脏和肝癌的准确分割问题,提出了基于三维全卷积网络的肝脏分割算法和肝癌分割算法;肝脏分割算法和肝癌分割算法都采用Vnet网络进行分割;在肝脏分割算法中,采用了形态学方法进行后处理,提高了肝脏分割准确率;在肝癌分割算法中,采用了组合损失函数训练Vnet网络,使得Vnet网络更好地收敛,并加入后处理提高了肝癌分割准确率;为了验证算法的性能,采用MICCAI 2017 Liver Tumor Segmentation Challenge (LiTS)数据集进行了肝脏分割和肝癌分割的5折交叉验证实验;肝脏分割算法在测试集的平均分割准确率为0.9510,高于Unet网络和3D Unet网络;肝癌分割算法的平均分割准确率为0.712;实验结果表明,肝脏分割算法可以准确地对肝脏进行分割,肝癌分割算法也达到了较高的准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐宝泉	中国科学院上海技术物理研究所	2	1	1.0	1.0
5	凌彤辉	中国科学院上海技术物理研究所	2	1	1.0	1.0