基于改进U-Net模型下的椎骨CT图像分割方法

摘要：

针对经典U-Net模型在椎骨CT分割过程中对图像信息利用不充分而造成图像边缘分割不清的问题,采用一种基于改进的U-Net模型的椎骨CT图像分割算法.首先在经典U-Net模型基础上进行了改进,其次利用改进的U-Net模型分割出椎骨区域并得到粗分割结果,最后对粗分割结果利用图割算法(Graph-Cut)加强边缘约束,从而做到边缘细化分割.分割方法整体分割精度可达到95.5％,Dice系数96.2％,Jaccard系数92.6％,HdD指标4.88％.与经典U-Net模型相比Dice系数提高2.2％,Jaccard系数提高3.7％,HdD指标降低13.9％.实验结果表明,提出的分割方法对椎骨图像分割可以达到精确分割的效果,能够适用于临床中的椎骨图像分割任务.

关键词：椎骨CT图像;U-Net网络;Graph-Cut算法;图像分割

所属期刊栏目：26

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;黑龙江省自然科学基金

在线出版日期：2021-08-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：58-64