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基于稠密金字塔特征網絡的肝CT圖像自動分割方法探討
關鍵詞：ct圖像 肝分割 稠密金字塔特征網絡
摘要：目的探討稠密金字塔特征網絡在多期腹部增強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院第一醫學中心2015-2018年住院患者腹部增強CT的原始醫學數字成像和通信(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開源平臺進行資料分析,構建稠密金字塔特征網絡進行肝自動分割,并與U型網絡(U-Net)模型在性能上進行比較。結果本文提出的肝分割方法的DICE系數在動脈期、靜脈期、延遲期分別為95.97%、96.22%、96.16%,高于U-Net網絡的95.59%、95.85%、95.56%。結論稠密金字塔特征網絡在不同期均明顯優于U-Net分割網絡。
解放軍醫學院學報雜志要求:
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