基于分割对抗网络的肺结节分割

作     者：肖宁 强彦 赵涓涓 张小龙 XIAO Ning;QIANG Yan;ZHAO Juan-juan;ZHANG Xiao-long

作者机构：太原理工大学信息与计算机学院山西太原030000 宾夕法尼亚州立大学信息科学与技术学院宾西法尼亚州尤尼弗西蒂帕克16802 

基　　金：国家自然科学基金项目(61572344) 山西省回国留学人员科研基金项目(2016-038) 虚拟现实技术与系统国家重点实验室开放基金项目(BUAA-VR-17KF-15 BUAA-VR-16KF-13) 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2019年第40卷第4期

页      码：931-936,1076页

摘      要：为实现肺结节的精准快速分割,提出一种基于分割对抗网络的像素到像素的肺结节分割方法。算法分为两个模块,分割模块用以提取肺结节的特征,分割肺结节;对抗模块用以比较分割出的结节与金标准之间的差异,评价分割效果。通过对大量CT图像的对抗训练,学习得到肺结节特征,并得到分割后的结节图像。在LIDC-IDRI肺结节公开数据集上的测试结果表明,该方法像素精度达到90.14%,与金标准的交叉比达到66.10%,能准确高效分割出CT图像中的肺结节。

主 题 词：肺结节 全卷积神经网络 肺结节分割 分割对抗网络 对抗训练 

学科分类：1002[医学-临床医学类] 08[工学] 080203[080203] 100201[100201] 0802[工学-机械学] 10[医学] 

D　O　I：10.16208/j.issn1000-7024.2019.04.005

馆 藏 号：203607124...