基于深度学习的三维肿瘤及器官分割

针对三维医学图像中由于肿瘤或器官的形状、尺度差异较大导致分割精度较低的问题,提出一种端到端的三维全卷积分割模型。首先,设计空洞立方集成模块在不同分辨率阶段实现多尺度集成,增强复杂边界上的识别能力;其次,引入跨阶段上下文融合模块融合浅层和深层特征,促进收敛并更准确地定位目标对象;最后,解码器对来自编码器的特征进行拼接以实现分割。在脑肿瘤分割数据集上,平均Dice相似性系数值达到85.37%;在腹部器官分割数据集上,平均Dice相似性系数值达到83.99%。实验结果表明所提模型在三维肿瘤和器官的分割上具有较高精度。