基于三维全卷积网络的肝脏和肝癌分割算法研究

摘要：

为了解决计算机断层扫描(computed tomography,CT)影像中肝脏和肝癌的准确分割问题,提出了基于三维全卷积网络的肝脏分割算法和肝癌分割算法;肝脏分割算法和肝癌分割算法都采用Vnet网络进行分割;在肝脏分割算法中,采用了形态学方法进行后处理,提高了肝脏分割准确率;在肝癌分割算法中,采用了组合损失函数训练Vnet网络,使得Vnet网络更好地收敛,并加入后处理提高了肝癌分割准确率;为了验证算法的性能,采用MICCAI 2017 Liver Tumor Segmentation Challenge (LiTS)数据集进行了肝脏分割和肝癌分割的5折交叉验证实验;肝脏分割算法在测试集的平均分割准确率为0.9510,高于Unet网络和3D Unet网络;肝癌分割算法的平均分割准确率为0.712;实验结果表明,肝脏分割算法可以准确地对肝脏进行分割,肝癌分割算法也达到了较高的准确率.

关键词：肝脏分割、肝癌分割、三维全卷积网络

所属期刊栏目：27

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划2017YFC0112900

在线出版日期：2019-10-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：199-203,208