结合稠密特征映射的CT图像肿瘤分割模型

作     者：姜迪 刘慧 李钰 张彩明 Jiang Di;Liu Hui;Li Yu;Zhang Caiming

作者机构：山东财经大学计算机科学与技术学院济南250014 山东省数字媒体技术重点实验室济南250014 山东大学软件学院济南250101 

基　　金：国家自然科学基金重点项目浙江联合基金(U1609218) 国家自然科学基金(62072274) 

出 版 物：《计算机辅助设计与图形学学报》 (Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics)

年 卷 期：2021年第33卷第8期

页      码：1273-1286页

摘      要：与常规分割对象不同,医学图像中肿瘤组织像素占比小且解剖结构相近于人体狭小组织,不同肿瘤之间差异度不明显,这导致常规分割方法对肿瘤的分割效果低于期望值.因此,为了增强肿瘤特征传递的有效性,提出一种结合高低维稠密特征映射的肿瘤分割模型.首先,模型采用特征3维映射技术改进网络参数,将CT图像聚合成3维序列结构进行硬阈值3维变换,从而建立特征连接并减少不可逆初始特征丢失现象.然后,构建融合特征映射的稠密卷积网络,使用SELU代替ReLU激活函数,激活网络并提升网络优化度,引入负数部分参数避免“死特征”出现,并在每个稠密块后增加一层最大池化层抽象图像特征,减少时间、空间资本消耗.最后,采用特征复现方法进行特征重建,融合通道特征、空间特征提升特征表达能力.实验采用山东省千佛山医院提供的CT图像数据集,在TensorFlow环境下将模型与U-Net等分割模型进行对比,并对模型进行了消融实验.实验结果表明,该模型有效地提升了肿瘤分割的准确度,与已有经典模型相比,在均像素精度、均交并比等性能指标上均取得了更好的效果.

主 题 词：3维图像序列 稠密特征 特征映射 深度学习 

学科分类：08[工学] 080203[080203] 0802[工学-机械学] 

核心收录：

D　O　I：10.3724/SP.J.1089.2021.18673

馆 藏 号：203104742...