结合序列学习和U型网络的海马体分割方法
针对普通二维语义分割网络难以精确分割海马体磁共振图像的问题,提出结合序列学习和U型网络的海马体分割方法.该方法中,U型网络由编码器和解码器2部分组成,编码器提取并编码图像特征,解码器组合特征并输出分割掩码;序列学习使用双向卷积长短期记忆网络引入相邻切片间的依赖信息以提升分割精度.在ADNI数据集上的实验结果表明,文中方法的分割性能较通常的U型网络更优,且网络的可视化结果表现出可解释性,与专家知识相符合.
海马体分割、语义分割、序列学习、U型网络、双向卷积长短期记忆网络
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TP391.41(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金81771481,31870938
2019-08-22(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共9页
1382-1390