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基于边缘约束和改进Swin Unetr的复杂器官分割方法
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作者 彭琳娜 张红云 苗夺谦 《计算机科学》 北大核心 2025年第4期177-184,共8页
针对腹部CT多器官分割任务中器官边缘模糊、器官比例差异过大的问题,提出了基于边缘约束和改进Swin Unetr的复杂器官分割方法。为了在不同体素比例的器官上提取精细程度不同的特征,设计了掩码注意力模块,通过计算各个器官的掩码信息,提... 针对腹部CT多器官分割任务中器官边缘模糊、器官比例差异过大的问题,提出了基于边缘约束和改进Swin Unetr的复杂器官分割方法。为了在不同体素比例的器官上提取精细程度不同的特征,设计了掩码注意力模块,通过计算各个器官的掩码信息,提取对应特征。随后,以数据集先验和掩码信息为基础,在相应的窗口和块大小上进行特征提取,以获得小比例器官分割所需的精细化特征,并与编码器的输出特征融合;同时,输出初步预测的语义分割结果后,为了充分利用边界信息,增强模型对于边界信息的处理能力,输出的语义特征通过卷积层进一步提取出边界信息,通过边缘损失最小化使模型的语义分割结果受到边缘预测任务的约束。在BTCV和TCIA pancreas-CT数据集上对所提方法进行训练和测试,在基于卷积网络的UNet++和基于Transformer的Swin Unetr上加入了提出的改进模块并进行训练,与Unetr等经典网络进行了对比实验。在BTCV数据集上,所提模型Dice系数分别达到了0.8479和0.8406,HD距离分别为11.76和8.35,整体上优于其他对比方法,从而验证了所提方法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 图像分割 注意力机制 计算机断层扫描分割 深度学习 多器官分割 多任务学习 计算机辅助诊断
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消除局部极值的多尺度形态学肝脏肿瘤CT图像分割方法 被引量:2
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作者 陈璐 王小鹏 +1 位作者 张华卫 吴双 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第8期2332-2335,共4页
针对肝脏CT图像中因灰度不均、边缘模糊等造成肿瘤难以准确分割的问题,提出了一种消除局部极值的多尺度形态学分割方法。首先利用面积算子对图像进行预处理,在平滑图像的同时,保持目标区域的边缘信息;其次融合梯度图像中不同极值的邻域... 针对肝脏CT图像中因灰度不均、边缘模糊等造成肿瘤难以准确分割的问题,提出了一种消除局部极值的多尺度形态学分割方法。首先利用面积算子对图像进行预处理,在平滑图像的同时,保持目标区域的边缘信息;其次融合梯度图像中不同极值的邻域统计信息和形态属性(深度和尺度)区分极值,通过设定不同大小的结构元素,对不同极值采用多尺度结构元素进行闭运算,在消除伪局部极值的同时实现图像的自适应修正;最后利用分水岭变换分割肝脏肿瘤。实验结果表明,该方法能够在保持图像边缘的同时,有效减轻过分割现象,实现肝脏肿瘤的准确分割。 展开更多
关键词 电子计算机断层扫描图像分割 局部极值 结构元素 多尺度形态学 分水岭
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基于多模型融合的肺部CT新冠肺炎病灶区域自动分割
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作者 史天意 程枫 +3 位作者 李震 郑传胜 许永超 白翔 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第2期317-328,共12页
自2019年末以来,全球蔓延的新型冠状病毒(Coronavirus disease 2019,Covid-19)已经给世界人民造成了严重的健康威胁.其中新型冠状病毒患者的计算机断层扫描(Computer tomography,CT)图像通过肺炎病灶分割技术可以为医学诊断提供有价值... 自2019年末以来,全球蔓延的新型冠状病毒(Coronavirus disease 2019,Covid-19)已经给世界人民造成了严重的健康威胁.其中新型冠状病毒患者的计算机断层扫描(Computer tomography,CT)图像通过肺炎病灶分割技术可以为医学诊断提供有价值的量化信息.虽然目前基于深度学习的方法已经在新型冠状病毒肺炎病灶分割任务上取得了良好的效果,但是在面对不同中心数据的情况下分割效果往往会大幅下降.因此,研究一种具有更好泛化性能的新型冠状病毒肺炎病灶分割算法具有重要意义.提出一种新冠肺炎病灶多模型融合分割方法.通过训练3DUnet模型和2DUnet结合方向场(Direction field,DF)模型,利用多种模型各自优点进行分割结果的融合,得到更好的泛化性能.通过同中心和跨中心数据集的实验,证明该方法能够有效提高新冠肺炎病灶分割的泛化性能,为医学诊断分析提供帮助. 展开更多
关键词 新冠肺炎 计算机断层扫描影像分割 深度学习 泛化性能
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全局特征及多层次特征聚合的冠脉分割算法 被引量:1
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作者 顾佳 方志军 田方正 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2021年第5期958-970,共13页
冠脉计算机断层扫描血管造影(CTA)图像分割在辅助医生判断血管堵塞、血管疾病诊断等许多实际应用中发挥重要作用。针对CTA图像中存在大量噪声和FCN、U-Net、V-Net等经典深度学习算法分割结果不细腻的问题,提出了全局特征及多层次特征聚... 冠脉计算机断层扫描血管造影(CTA)图像分割在辅助医生判断血管堵塞、血管疾病诊断等许多实际应用中发挥重要作用。针对CTA图像中存在大量噪声和FCN、U-Net、V-Net等经典深度学习算法分割结果不细腻的问题,提出了全局特征及多层次特征聚合网络。这种新型的网络由全局特征模块、特征融合与V形细化多层次特征聚合模块以及深度监督三部分组成。全局特征模块综合早期和后期特征信息,在融合丰富的细节和语义信息基础上实现对原始CTA图像过滤操作,生成基础特征。细化V形模块在基础特征的基础上生成不同层次的细化特征图,通过聚合不同层次的细化特征图,得到精准冠脉分割图像。此外,在每一个细化V形模块之后加入深度监督机制来避免梯度消失的问题。对提出的方法进行了定量与定性的分析,结果表明,该方法优于主流基线。消融实验也证明了每个模块的有效性。 展开更多
关键词 冠脉计算机断层扫描血管造影(CTA)分割 全局特征 细化V形 多层次特征聚合 深度监督
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Drishti Paint 3.2:a new open-source tool for both 2D and 3D segmentation
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作者 WANG Meng-Jun Ajay LIMAYE LU Jing 《古脊椎动物学报(中英文)》 CSCD 北大核心 2024年第4期313-320,共8页
X-ray computed tomography(CT)has been an important technology in paleontology for several decades.It helps researchers to acquire detailed anatomical structures of fossils non-destructively.Despite its widespread appl... X-ray computed tomography(CT)has been an important technology in paleontology for several decades.It helps researchers to acquire detailed anatomical structures of fossils non-destructively.Despite its widespread application,developing an efficient and user-friendly method for segmenting CT data continues to be a formidable challenge in the field.Most CT data segmentation software operates on 2D interfaces,which limits flexibility for real-time adjustments in 3D segmentation.Here,we introduce Curves Mode in Drishti Paint 3.2,an open-source tool for CT data segmentation.Drishti Paint 3.2 allows users to manually or semi-automatically segment the CT data in both 2D and 3D environments,providing a novel solution for revisualizing CT data in paleontological studies. 展开更多
关键词 X-ray computed tomography(CT) 2D and 3D segmentation 3D reconstruction Drishti Paint
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