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基于U-Net的结节分割方法 被引量:14

Method of Lung Nodule Segmentation Based on U-Net
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摘要 针对肺结节特征复杂、人工提取特征困难、分割结果不准确的问题,使用一种卷积神经网络模型U-Net对肺结节进行分割。首先对LUNA16数据集提供的肺部CT图像数据和结节标注数据进行预处理,根据结节标注数据,提取对应的肺部CT图像切片,对切片进行归一化、二值化、腐蚀和膨胀从而提取ROI区域,并根据结节位置信息生成掩膜,然后将处理后的肺部CT图像切片与对应的掩膜送入U-Net模型进行训练,最后使用测试数据集对UNet模型分割效果进行测试。实验结果表明,U-Net模型可以对肺部结节进行有效分割。 For the complicated features of pulmonary nodules,difficulties in manual extraction and inaccurate segmentation results,we propose a convolutional neural network model of U-Net to segment lung nodules.First,CT data provided by LUNA16 needs to be preprocessed.According to the nodule annotation data,corresponding lung CT image slices are extracted,and the slices are normalized,binarized,eroded,and dilated to extract the ROI region,and a mask is generated according to the nodule position information;and the treated lung CT is obtained.Second,the image slice and the corresponding mask are sent to the UNet model for training;the test data set is used to test the segmentation effect of the U-Net model.The experimental results show that the U-Net model can effectively segment lung nodules.
作者 徐峰 郑斌 郭进祥 刘立波 XU Feng,ZHENG Bin,GUO Jin-xiang,LIU Li-bo(School of Information Engineering, Ningxia University, Yinchuan 750021, Chin)
出处 《软件导刊》 2018年第8期161-164,共4页 Software Guide
基金 国家自然科学基金项目(61751215) 宁夏回族自治区研究生教育创新计划项目(YKC201604)
关键词 肺结节 图像分割 U-Net lung nodule image segmentation U-Net
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参考文献14

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