基于3D Dense U-net网络的肺部肿瘤图像分割算法研究

• 作者: 陈宁 郑永果 东野长磊
• 来源期刊: 软件
• 学科: 工学
• 关键词: 医学图像分割 CT图像 肺部肿瘤 3D Dense U-net
• 年，卷（期）: 2020,（12）
• 所属期刊栏目: 设计研究与应用
• 页码范围: 126-128,229
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6970.2020.12.030

摘要

肺癌已成为危害人类健康的重大威胁,肺部肿瘤的精准分割是临床诊疗分析的基础,也是放射组学的重要步骤.本文提出了一种基于3D Dense U-net神经网络分割算法,该算法用于从肺部CT图像中准确地检测和分割肺肿瘤.实验结果表明本文方法能够精准分割出肺部CT图像中的肺肿瘤,满足临床诊断治疗和病理学分析研究的要求.