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基于3D_ResUnet肝脏CT图像分割的临床应用研究
被引量:
2
1
作者
王继伟
李成伟
+1 位作者
黄绍辉
王博亮
《中国数字医学》
2019年第10期68-70,共3页
目的:为解决传统肝实质分割方法在阈值分割方面存在的分割精度低的问题。方法:采用AI自动识别算法,通过Unet与Resnet相结合的3D_ResUnet网络对肝脏CT图像进行分割,并对分割结果通过最大联通分量的方法去除杂质,得到较为精确的肝脏区域,...
目的:为解决传统肝实质分割方法在阈值分割方面存在的分割精度低的问题。方法:采用AI自动识别算法,通过Unet与Resnet相结合的3D_ResUnet网络对肝脏CT图像进行分割,并对分割结果通过最大联通分量的方法去除杂质,得到较为精确的肝脏区域,实现肝实质自动分割。结果:基于3D_ResUnet的肝脏CT图像分割,其分割的平均Dice为96.12%,高于3D_Unet的分割精度。结论:基于3D_ResUnet的肝脏CT图像分割提高了肝实质分割的精度,实现了无需人工交互的全自动分割,通过应用在肝癌手术计划系统中,为临床医生的肝癌手术规划提供了可视化依据。
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关键词
CT影像分割
肝实质
3D_ResUnet
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职称材料
题名
基于3D_ResUnet肝脏CT图像分割的临床应用研究
被引量:
2
1
作者
王继伟
李成伟
黄绍辉
王博亮
机构
解放军
陆军
第七十三
集团军
医院
(
厦门大学
附属
成功
医院
)
信息
中心
厦门大学
信息
科学与技术学院
出处
《中国数字医学》
2019年第10期68-70,共3页
基金
国家自然科学基金(编号:61327001)~~
文摘
目的:为解决传统肝实质分割方法在阈值分割方面存在的分割精度低的问题。方法:采用AI自动识别算法,通过Unet与Resnet相结合的3D_ResUnet网络对肝脏CT图像进行分割,并对分割结果通过最大联通分量的方法去除杂质,得到较为精确的肝脏区域,实现肝实质自动分割。结果:基于3D_ResUnet的肝脏CT图像分割,其分割的平均Dice为96.12%,高于3D_Unet的分割精度。结论:基于3D_ResUnet的肝脏CT图像分割提高了肝实质分割的精度,实现了无需人工交互的全自动分割,通过应用在肝癌手术计划系统中,为临床医生的肝癌手术规划提供了可视化依据。
关键词
CT影像分割
肝实质
3D_ResUnet
Keywords
CT images segmentation
liver parenchyma
3D_ResUnet
分类号
R319 [医药卫生—基础医学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于3D_ResUnet肝脏CT图像分割的临床应用研究
王继伟
李成伟
黄绍辉
王博亮
《中国数字医学》
2019
2
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