基于特征融合的U-Net肺自动分割方法

摘要

目的:将肺部颜色特征与纹理特征融合形成一种更有效的特征,并利用改进的U-Net深度学习网络结构对肺部CT影像进行图像分割以准确提取肺实质区域.方法:使用的CT影像数据来源于LIDC-IDRI数据库,首先通过色彩空间转换、高阶邻域统计的方法分别提取颜色特征和纹理特征,然后采用加权平均直方图融合两类特征,最后将特征输入改进后的U-Net模型,进行1000次CT扫描测试,以达到完整的肺实质输出.结果:该方法最终的骰子系数、灵敏度、特异性分别为93％、96％和97％.结论:本方法较单一特征分割方法具有较高的分割精度,有效提高肺实质的分割精度,可为后续的肺部疾病自动诊断提供可靠基础,减少临床诊断的成本并节省医生诊断时间.