结合稠密特征映射的CT图像肿瘤分割模型

摘要：

与常规分割对象不同,医学图像中肿瘤组织像素占比小且解剖结构相近于人体狭小组织,不同肿瘤之间差异度不明显,这导致常规分割方法对肿瘤的分割效果低于期望值.因此,为了增强肿瘤特征传递的有效性,提出一种结合高低维稠密特征映射的肿瘤分割模型.首先,模型采用特征3维映射技术改进网络参数,将CT图像聚合成3维序列结构进行硬阈值3维变换,从而建立特征连接并减少不可逆初始特征丢失现象.然后,构建融合特征映射的稠密卷积网络,使用SELU代替ReLU激活函数,激活网络并提升网络优化度,引入负数部分参数避免"死特征"出现,并在每个稠密块后增加一层最大池化层抽象图像特征,减少时间、空间资本消耗.最后,采用特征复现方法进行特征重建,融合通道特征、空间特征提升特征表达能力.实验采用山东省千佛山医院提供的CT图像数据集,在TensorFlow环境下将模型与U-Net等分割模型进行对比,并对模型进行了消融实验.实验结果表明,该模型有效地提升了肿瘤分割的准确度,与已有经典模型相比,在均像素精度、均交并比等性能指标上均取得了更好的效果.

关键词：3维图像序列;稠密特征;特征映射;深度学习

所属期刊栏目：33

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金重点项目浙江联合基金;国家自然科学基金

在线出版日期：2021-08-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共14页

页码：1273-1286