基于U-Net网络的食管癌病灶的分割研究

• 作者: 仵晨阳 何瑶
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 食管癌 病灶分割 U-Net网络 插值法
• 年，卷（期）: 2020,（11）
• 所属期刊栏目: 图像处理
• 页码范围: 2734-2738
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2020.11.038

摘要

论文根据食管癌X线图像的特点,提出一种针对食管癌图像分割的算法,并验证该算法的可行性及合理性.该方法首先对食管癌病灶区域利用传统分割技术JSEG算法、分水岭算法、N-Cuts算法以及深度分割网络-U-Net网络进行分割,并对比分析;然后对分割效果较好的U-Net网络进行改进,利用插值算法使其分割线更加完善;最后使用SA、OR、UR、IOU作为分割结果的评价指标,得出U-Net网络和线性插值算法结合的分割方法最优,其SA值为0.97459,OR值为0.05127,UR值为0.03588,IOU值为0.91284.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	仵晨阳		2	1	1.0	1.0
2	何瑶		2	1	1.0	1.0