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题名基于3D CNN的鼻咽癌CT图像分割
被引量：6
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作者
肖银燕
全惠敏
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机构
湖南大学电气与信息工程学院
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出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2019年第8期1444-1452,共9页
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基金
国家自然科学基金(61671204)
湖南省重点研发计划(2016WK2001)
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文摘
鼻咽癌CT图像分割是鼻咽癌诊断和治疗的先行任务,然而,由于鼻咽癌细胞的外形多样、灰度不均匀、边界模糊、病变形状复杂等因素使得分割难以准确。针对这一问题,提出了一种基于三维深度卷积神经网络的鼻咽癌CT图像分割方法,三维深度卷积神经网络框架的前5层采用卷积核为33的普通卷积,中间6层采用空洞率为2的膨胀卷积,后6层采用空洞率为4的膨胀卷积,每2个卷积层之间有一个残差连接,最后利用Softmax函数对每个像素点进行分类。膨胀卷积有助于得到精确的密集预测和沿物体边界的精细分割图,残差连接使深度卷积神经网络中的信息传播平滑,并能提高训练速度。实验结果表明,在鼻咽癌CT图像分割中该方法与其他主流方法相比有更好的性能。
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关键词
鼻咽癌图像分割
深度卷积神经网络
膨胀卷积
残差连接
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Keywords
nasopharyngeal carcinoma image segmentation
deep convolutional neural network
dilated convolution
residual connection
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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