基于改进CNN的医学图像分割方法

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上传日期: 2021-06-03

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标签:医疗电子(1166)图像处理(727)神经网络(3244)

  为了提高医学图像分割的精确性和鲁棒性,提岀了一种基于改进卷积神经网络的医学图像分割方法。首先采用卷积神经网络对冠状面、矢状面以及横断面三个视图下的2D切片序列进行分割,然后将三个视图下的分割结果进行集成,得到最终的结果。其中卷积神经网络由编码部分、双向卷积长短记忆网络(BDCLSTM)和解码部分组成。为获取多尺度信息,扩大卷积层的感受野,编码部分使用不同大小的非对称卷积层和空洞卷积。此外,在编码和解码部分之间使用 BDC-LSTM,充分挖掘单视图下切片序列间的相关信息,从而提高分割精度。以海马体分割为例,在ADN标准数据集上,以相似性系数、灵敏度和阳性预测率作为评判标准,准确率分别达到了89.36%、88.73%和90.16%。实验结果表明,该算法在准确率上更具竞争力。

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