基于卷积神经网络和超像素的CT图像肝脏分割

摘要

cqvip:肝癌是威胁人类健康的重大疾病之一。从医学影像中将肝脏组织准确地分割出来,是计算机辅助肝脏疾病诊断与手术规划中一个重要环节。由于肝脏的个体差异,周围器官的灰度值相似等因素,从CT图像中精准分割肝脏存在一定困难。提出一种结合卷积神经网络和超像素的CT图像肝脏自动分割方法。首先利用卷积神经网络进行目标检测,自动定位肝脏区域,再利用超像素算法对肝脏进行分割,最后进行腐蚀、膨胀、中值滤波等后处理。本文采用3DIRCADb公开数据集对提出的肝脏自动分割算法进行评估和验证,结果表明肝脏自动分割的DICE指标为0.951,VOE指标为0.0917,RVD指标为-0.018,显示出较好的分割精度。