深度全卷积网络对MRI膀胱图像的分割

韩文忠; 康莉; 江静婉; 黄建军

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深度全卷积网络对MRI膀胱图像的分割

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大多数膀胱癌患者的膀胱肿瘤组织和膀胱壁组织互相渗透,各自的大小、形状变化多样,位置不固定,且膀胱MRI(Magnetic Resonance Imaging)图像中存在复杂的噪声和伪影,这使得将肿瘤和膀胱壁两者精确分割出来为下一步治疗进行诊断和定量分析成为难题.文中提出一种以U-net作为基础网络框架的深度全卷积网络,用残差网络子模块代替普通的卷积层进行下采样,通过空洞卷积来提取特征图不同感受野的信息,从而对不同尺度的特征图进行并行分支下采样.针对数据集小的问题,提出对图像加入高斯噪声、调节亮度和各向异性扩散滤波三种方法来进行数据扩增.实验结果表明,文中提出的方法对肿瘤分割的DSC(Dice similarity coefficient)值达到了0.9058,对膀胱壁分割的DSC值达到了0.9038,能够达到很好的分割效果.

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来源
《信号处理》 |2019年第3期|443-450|共8页
作者
韩文忠; 康莉; 江静婉; 黄建军;
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作者单位

深圳大学信息工程学院;

广东深圳518060;

深圳大学信息工程学院;

广东深圳518060;

深圳大学信息工程学院;

广东深圳518060;

深圳大学信息工程学院;

广东深圳518060;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
深度全卷积; 残差网络; 空洞卷积; 下采样; 各向异性扩散滤波;

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