基于多尺度三维卷积神经网络的头颈部危及器官分割方法

慕光睿; 杨燕平; 高耀宗; 冯前进

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基于多尺度三维卷积神经网络的头颈部危及器官分割方法

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cqvip:目的研究一种基于三维卷积神经网络的CT图像头颈部危及器官分割算法。方法本文构建了一个基于V-Net模型的头颈部危及器官自动分割算法。为了增强分割模型的特征表达能力,将SE(Squeeze-and-Excitation)模块与V-Net模型中残差卷积模块相结合,提高与分割任务相关性更大的特征通道权重;采用多尺度策略,使用粗定位和精分割两个级联模型完成器官分割,其中输入图像在预处理时重采样为不同分辨率,使得模型分别专注于全局位置信息和局部细节特征的提取。结果我们在头颈部22个危及器官的分割实验表明,相比于已有方法,本文提出的方法分割平均精度提升了9%,同时平均测试时间从33.82 s降低至2.79 s。结论基于多尺度策略的三维卷积神经网络达到了更好的分割精度,且耗时极短,有望在临床应用中提高医生的工作效率。

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来源
《南方医科大学学报》 |2020年第4期|491-498|共8页
作者
慕光睿; 杨燕平; 高耀宗; 冯前进;
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作者单位

南方医科大学生物医学工程学院广东广州 510515;

广东省医学图像处理重点实验室广东广州510515;

上海联影智能医疗科技有限公司上海 200030;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类
关键词
器官分割; 卷积神经网络; 多尺度; CT图像;

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