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基于分水岭修正与U-Net的肝脏图像分割算法 被引量：11
1
作者 亢洁 丁菊敏 +1 位作者 万永 雷涛 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2020年第1期255-261,270,共8页
在利用卷积神经网络分割肝脏边界较模糊的影像数据时容易丢失位置信息,导致分割精度较低。针对该问题,提出一种基于分水岭修正与U-Net模型相结合的肝脏图像自动分割算法。利用U-Net分层学习图像特征的优势,将浅层特征与深层语义特征相融... 在利用卷积神经网络分割肝脏边界较模糊的影像数据时容易丢失位置信息,导致分割精度较低。针对该问题,提出一种基于分水岭修正与U-Net模型相结合的肝脏图像自动分割算法。利用U-Net分层学习图像特征的优势,将浅层特征与深层语义特征相融合,避免丢失目标位置等细节信息,得到肝脏初始分割结果。在此基础上,通过分水岭算法形成的区域块对肝脏初始分割结果的边界进行修正,以获得边界平滑精确的分割结果。实验结果表明,与传统的图割算法和全卷积神经网络算法相比,该算法能够实现更为精准的肝脏图像分割。 展开更多
关键词 肝脏图像分割 卷积神经网络 U-Net模型 分水岭算法 边界修正
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基于改进的Snake模型分割肝脏的CT图像 被引量：3
2
作者 李玲 殷海 《中国医疗设备》 2010年第2期19-20,18,共3页
Snake(主动轮廓线)模型,具有良好的获取特定区域内目标边缘的能力,是一种极为有效的图像分割方法,利用围绕目标心形的圆环内平均灰度差异来确定初始轮廓点,对噪声的干扰有一定的抑制作用,并减少了人工选取的工作量,将离散Snake算法与分... Snake(主动轮廓线)模型,具有良好的获取特定区域内目标边缘的能力,是一种极为有效的图像分割方法,利用围绕目标心形的圆环内平均灰度差异来确定初始轮廓点,对噪声的干扰有一定的抑制作用,并减少了人工选取的工作量,将离散Snake算法与分段DP算法有效结合来获取肝脏CT图像的特征边缘点,以提高Snake算法的收敛速度。最后利用单调性原则对肝脏CT图像的边缘点进行分区,在各个单调区间内采用曲线拟合的方法来获得连续的肝脏CT图像边缘,最后用Roipoly函数,由这些坐标显示原输入图像,得到BW的二值图像,最终可以显示完整的CT值没有改变的肝脏图像。 展开更多
关键词 CT图像 肝脏图像分割 SNAKE模型
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基于HC-CFCN模型的肝脏CT图像分割 被引量：2
3
作者 刘天宇 姜威威 +1 位作者 何江萍 韩金仓 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2020年第2期268-273,共6页
在计算机断层扫描(CT)图像中肝脏与相邻器官灰度值近似,且不同患者的肝脏轮廓存在差异性,导致肝脏CT图像的精确分割成为医学图像处理中的难题之一。为实现肝脏CT图像的自动分割,构建一种层间上下文级联式的全卷积神经网络模型HC-CFCN。... 在计算机断层扫描(CT)图像中肝脏与相邻器官灰度值近似,且不同患者的肝脏轮廓存在差异性,导致肝脏CT图像的精确分割成为医学图像处理中的难题之一。为实现肝脏CT图像的自动分割,构建一种层间上下文级联式的全卷积神经网络模型HC-CFCN。利用第1级网络实现肝脏轮廓的粗略分割,并将其分割结果与原始CT图像、肝脏能量图共同作为第2级网络的输入,优化分割结果。在LiTS数据集上的实验结果表明,与U-Net、FCN+3DCRF和V-Net模型相比,HC-CFCN模型的分割精度较高。 展开更多
关键词 肝脏图像分割 级联式全卷积神经网络 层间上下文信息 能量图 计算机断层扫描
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MR图像中的肝脏分割和肿瘤提取 被引量：1
4
作者 迟冬祥 程伟中 胡之惠 《计算机应用与软件》 CSCD 2010年第11期79-82,共4页
磁共振MR(Magnetic Resonance)图像是公认的确认肝脏有无肿瘤等器质性病变的金标准检查方法,其中涉及肝脏的分割以及肿瘤的提取。由于脏器组织浸润和个体差异,在解决肝脏分割和肿瘤提取方面还没有通用的数字图像处理方法。在现有研究的... 磁共振MR(Magnetic Resonance)图像是公认的确认肝脏有无肿瘤等器质性病变的金标准检查方法,其中涉及肝脏的分割以及肿瘤的提取。由于脏器组织浸润和个体差异,在解决肝脏分割和肿瘤提取方面还没有通用的数字图像处理方法。在现有研究的基础上,以迭代四叉树(IQD)自动分割算法和基于灰度的分割方法,实现MR图像中肝脏的自动分割和肿瘤的提取。实验结果表明,这一套方法的可行性和优势。 展开更多
关键词 磁共振图像 肝脏图像分割 肿瘤提取
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肝脏磁共振图像的混合聚类分割
5
作者 迟冬祥 赵风景 +2 位作者 黎明 赵莹 刘文红 《上海电机学院学报》 2010年第5期270-275,共6页
针对医学图像的自动分割,提出一种混合聚类方法。在对图像预处理后,将每个像素的邻域特征向量送入自组织特征映射网络(SOM)中进行训练。作为初步聚类的结果,SOM的输出典型向量根据命中图过滤,由层次合并聚类方法进一步处理。采用图像分... 针对医学图像的自动分割,提出一种混合聚类方法。在对图像预处理后,将每个像素的邻域特征向量送入自组织特征映射网络(SOM)中进行训练。作为初步聚类的结果,SOM的输出典型向量根据命中图过滤,由层次合并聚类方法进一步处理。采用图像分割量化指数来确定聚类的最佳类别数;通过后处理得到最后分割结果,分析表明该方法是有效的。 展开更多
关键词 肝脏图像分割 自组织映射 层次合并聚类 图像分割评估
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基于多维度特征提取网络的肝脏图像分割 被引量：6
6
作者 刘蕊 续欣莹 谢珺 《河北大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2021年第4期426-435,共10页
随着计算机技术的发展,基于深度学习的医学图像自动分割已经成为人工智能辅助医疗的重要研究方向.为弥补现有神经网络结构对信息提取不足而产生的边缘细节丢失问题,构建了一种基于多维度特征提取网络(RDD-UNet)模型,该模型是基于残差UNe... 随着计算机技术的发展,基于深度学习的医学图像自动分割已经成为人工智能辅助医疗的重要研究方向.为弥补现有神经网络结构对信息提取不足而产生的边缘细节丢失问题,构建了一种基于多维度特征提取网络(RDD-UNet)模型,该模型是基于残差UNet和混合损失函数的三维分割网络,以向肝脏肿瘤分割方法提供高精度的脏器分割结果.首先,该网络从原始CT数据的3个轴向提取信息,以长短跳跃连接的组合形式融合多尺度语义特征,保证了层内和层间信息的充分利用.其次,网络中设计了不平衡深度可分离空洞卷积模块,在提升三维网络计算效率的同时,扩大了体素级别的特征感受范围.最后,针对小尺寸分割目标数据不平衡问题提出了混合损失函数,并与深度监督结构相结合,提升了边缘细节的分割效果.该网络模型从体素、轴向和网络层级3个维度上充分提取特征信息,提高了肝脏分割的准确率,在公共数据集LiTS 2017上的Dice分数达到0.9652,与其他方法相比达到了较高的精度水平. 展开更多
关键词 三维肝脏图像分割 残差连接 混合损失函数 深度可分离空洞卷积
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基于生成对抗网络的肝脏CT图像分割 被引量：6
7
作者 邓鸿 邓雅心 +3 位作者 丁廷波 严中红 王富平 陈忠敏 《北京生物医学工程》 2021年第4期367-376,共10页
目的从腹部计算机断层扫描(computed tomography,CT)图像中分割出肝脏区域,对于肝脏疾病早期诊断、肝脏大小估计以及3D重建十分重要,精准快速地分割出肝脏边缘成为研究要点。方法采用公开发表的肝脏肿瘤数据集为研究对象,融合生成对抗... 目的从腹部计算机断层扫描(computed tomography,CT)图像中分割出肝脏区域,对于肝脏疾病早期诊断、肝脏大小估计以及3D重建十分重要,精准快速地分割出肝脏边缘成为研究要点。方法采用公开发表的肝脏肿瘤数据集为研究对象,融合生成对抗网络和Unet网络对CT图像实现肝脏的自动分割。首先将腹部CT图像输入到Unet网络进行分割预测,然后通过生成对抗网络(generative adversarial networks,GAN)进行对抗训练,使得预测结果更加接近于真实结果,同时在进行对抗训练的过程中探索了不同的距离约束函数对于分割结果的影响;预测的分割结果通过Dice分数(dice similarity coefficient,Dice)、IoU分数(intersection over union,IoU)、像素精确度(pixel accuracy,PA)、相对体积误差(relative volume difference,RVD)以及相对表面积误差(relative surface area error,RSSD)在CT-核磁健康腹部器官分割挑战数据集[combined(CT-MR)healthy abdominal organ segmentation challenge data,CHAOS]数据集上进行评价。结果L2距离约束的Gan-Unet网络可以很好地对肝脏进行分割,其Dice、IoU和PA分别达到了94.9%、91.3%、99.4%,相比于Unet的Dice、IoU和PA为92.3%、86.7%、95.8%有明确的提升。在三维指标中,本文的方法在RVD、RSSD为0.026、0.079,相比于Unet的0.042、0.191有明显下降。结论通过对Unet网络进行生产对抗训练以及在训练过程中引入距离约束函数可以提高肝脏分割的性能,肝脏分割结果可以应用于计算机辅助诊断系统中。 展开更多
关键词 生成对抗网络 肝脏CT图像分割 全卷积神经网络 深度学习 肝脏3D重建
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基于最大类间方差法的肝脏CT图像分割及实现 被引量：6
8
作者 彭微 《信息技术》 2014年第3期124-125,共2页
针对肝脏CT图像中,肝脏组织与周围组织之间密度差别不大而易造成漏分或过分的现象,实现了一种能得到最优分割阈值的方法,即最大类间方差法。实验结果表明,该算法计算简单,将图像二值化同时得到最优分割阈值,从而能较好地分割出肝脏组织... 针对肝脏CT图像中,肝脏组织与周围组织之间密度差别不大而易造成漏分或过分的现象,实现了一种能得到最优分割阈值的方法,即最大类间方差法。实验结果表明,该算法计算简单,将图像二值化同时得到最优分割阈值,从而能较好地分割出肝脏组织。文中也对该算法存在的问题进行了分析讨论。 展开更多
关键词 肝脏CT图像分割 最大类间方差法 最优分割阈值
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连接门限阈值法在肝脏CT图像分割上的应用 被引量：5
9
作者 彭微 《咸宁学院学报》 2011年第6期72-73,共2页
讨论了区域生长算法的基本原理,并采用其中经典的连接门限阈值(Connected Threshold)算法,通过VC编程对肝脏CT图像进行了分割,提取了其中的肝脏组织轮廓.实验结果表明,该算法能较好的分割出肝脏组织轮廓.文中也对该算法存在的问题进行... 讨论了区域生长算法的基本原理,并采用其中经典的连接门限阈值(Connected Threshold)算法,通过VC编程对肝脏CT图像进行了分割,提取了其中的肝脏组织轮廓.实验结果表明,该算法能较好的分割出肝脏组织轮廓.文中也对该算法存在的问题进行了分析讨论. 展开更多
关键词 区域生长 连接门限阈值 肝脏CT图像分割
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基于Canny算子Level set方法的肝脏CT图像分割 被引量：1
10
作者 彭微 《信息技术》 2015年第8期171-173,178,共4页
文中主要实现了一种基于Canny边缘检测水平集图像分割方法,这种方法的基本思想是通过低维到高维的映射,实现对不均匀的受噪声影响的肝脏CT图像的分割。该方法具有适应性强和精确度高的特点,能准确地提取到目标的边缘,实验也取得了比较... 文中主要实现了一种基于Canny边缘检测水平集图像分割方法,这种方法的基本思想是通过低维到高维的映射,实现对不均匀的受噪声影响的肝脏CT图像的分割。该方法具有适应性强和精确度高的特点,能准确地提取到目标的边缘,实验也取得了比较好的分割结果。 展开更多
关键词 CANNY边缘检测 水平集 肝脏CT图像分割
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