基于分割对抗网络的肺结节分割

摘要：

为实现肺结节的精准快速分割,提出一种基于分割对抗网络的像素到像素的肺结节分割方法.算法分为两个模块,分割模块用以提取肺结节的特征,分割肺结节;对抗模块用以比较分割出的结节与金标准之间的差异,评价分割效果.通过对大量CT图像的对抗训练,学习得到肺结节特征,并得到分割后的结节图像.在LIDC-IDRI肺结节公开数据集上的测试结果表明,该方法像素精度达到90.14％,与金标准的交叉比达到66.10％0,能准确高效分割出CT图像中的肺结节.

关键词：肺结节、全卷积神经网络、肺结节分割、分割对抗网络、对抗训练

所属期刊栏目：40

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61572344;山西省回国留学人员科研基金项目2016-038;虚拟现实技术与系统国家重点实验室开放基金项目BUAA-VR-17KF-15、BUAA-VR-16KF-13

在线出版日期：2019-06-27（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：931-936,1076