基于稠密金字塔特征網絡的肝CT圖像自動分割方法探討
徐洪麗; 薛萬國; 陳永亮; 冷建軍; 鐘誠; 張耀; 劉坤; 王鵬飛; 馮健; 劉添; 劉兵; 段振飛; 邱明輝 解放軍總醫院醫療大數據中心; 北京100853; 解放軍總醫院第一醫學中心肝膽外科; 北京100853; 北京大學首鋼醫院肝膽外科; 北京100144; 聯想(北京)有限公司聯想研究院; 北京110000; 中國科學院計算技術研究所; 北京100190; 中國科學院大學; 北京100040; 首都醫科大學附屬北京友誼醫院普外科; 北京100050; 解放軍總醫院第一醫學中心計算機室; 北京100853
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。
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