一种基于空洞卷积的网络用于超声图像分割

摘要

本文提出了一种端对端的空洞卷积网络用于超声图像的分割。该方法以臂丛神经超声图像作为本次实验的数据集,实验结果采用Dice值、豪斯多夫距离(HD)和均方根对称表面距离(RMSD)三个指标用于评价分割性能,在网络训练过程中采用了多任务的方式来提高分割的性能。通过实验测试,本网络实现了Dice、HD、RMSD三个指标值分别为0.767、16.351(mm)、5.695(mm),通过费里德曼检验评估,本文提出的方法较好地实现了超声图像的分割,为超声图像的诊断提供了一个有用的参考工具。