基于人机协同的FU-Net网络的CT影像肝脏自动分割

摘要：

现有的医学图像器官分割方法不能很好地依肝脏形状、位置及大小的变化而进行适当的分割,当肝脏形态变化明显时,不能准确地将肝脏分割出来.鉴于此,文章在传统U-Net网络中加入了全局注意力模块,通过通道注意力和自我注意力增强了对肝脏的特征提取;并在自动分割的基础上进行了人机协同操作,对分割不好的部分增加数据量,有效提高了分割准确率.该模型在MIOU和MPA指标上分别达到了86.71％、92.58％.

关键词：医学影像、人机协同、器官分割、U-Net网络

所属期刊栏目：7

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2023-04-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：54-56,60