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基于稠密金字塔特征網(wǎng)絡(luò)的肝CT圖像自動分割方法探討
關(guān)鍵詞：ct圖像 肝分割 稠密金字塔特征網(wǎng)絡(luò)
摘要：目的探討稠密金字塔特征網(wǎng)絡(luò)在多期腹部增強(qiáng)CT圖像上對肝全自動分割的方法與性能。方法收集解放軍總醫(yī)院第一醫(yī)學(xué)中心2015-2018年住院患者腹部增強(qiáng)CT的原始醫(yī)學(xué)數(shù)字成像和通信(DICOM)圖像20例,其中男性15例,女性5例,年齡均>30歲。使用Python軟件及TensorFlow開源平臺進(jìn)行資料分析,構(gòu)建稠密金字塔特征網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行肝自動分割,并與U型網(wǎng)絡(luò)(U-Net)模型在性能上進(jìn)行比較。結(jié)果本文提出的肝分割方法的DICE系數(shù)在動脈期、靜脈期、延遲期分別為95.97%、96.22%、96.16%,高于U-Net網(wǎng)絡(luò)的95.59%、95.85%、95.56%。結(jié)論稠密金字塔特征網(wǎng)絡(luò)在不同期均明顯優(yōu)于U-Net分割網(wǎng)絡(luò)。
解放軍醫(yī)學(xué)院學(xué)報雜志要求:
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