一种基于级联门控3DUnet模型的CT图像肾脏肿瘤分割方法

摘要

本发明公开了一种基于级联门控3DUnet模型的CT图像肾脏肿瘤分割方法，包括：采集腹部CT扫描中包含肾脏的图像序列，对每个图像序列中的肾脏及肿瘤进行标注，生成对应的标注掩码,构建数据集Dataset；对Dataset进行P1预处理操作，构建肾脏(包括肿瘤)分割的U型深度网络模型M1；对Dataset中的图像序列与对应的标注掩码进行裁剪，取出只有肾脏(或肿瘤)的体素部分，进行P2预处理操作，基于门控卷积层构建肿瘤分割的深度网络分割模型M2；分别对模型M1、M2进行训练；通过模型M1和M2的级联处理分割出肾脏肿瘤区域。本发明通过网络级联的两阶段分割模型，并联合门控卷积层构建了用于肿瘤分割的深度网络模型，能够对癌变肾脏的形状变化保持鲁棒，有效分割出不同尺寸的肿瘤。