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基于改进VNet的肺结节分割方法研究
被引量：
11
1
作者
钟思华
王梦璐
+2 位作者
郭兴明
张瑶
郑伊能
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第9期206-215,共10页
目前,肺癌的发病率和致死率高居癌症首位,对其进行早期诊治对于提高患者的生存率和改善预后极其重要。肺结节是肺癌的早期表现,临床上医生通过观察对其分割后的体积和形态等特征来进行良恶性诊断,然而采用人工的方式进行肺结节分割非常...
目前,肺癌的发病率和致死率高居癌症首位,对其进行早期诊治对于提高患者的生存率和改善预后极其重要。肺结节是肺癌的早期表现,临床上医生通过观察对其分割后的体积和形态等特征来进行良恶性诊断,然而采用人工的方式进行肺结节分割非常低效。本文提出了一种基于MSVNet网络的肺结节分割方法,该网络继承了原始VNet的结构,同时引入了多尺度特征结构,通过提取肺结节图像的多尺度特征,同时利用深监督策略进行特征优化,能够有效地提升模型的分割性能。本文利用LIDC-IDRI肺结节公开数据集对模型的性能进行了评估,结果表明,本文方法所取得的分割结果与金标准相近,具有良好的肺结节分割性能,以及较高的分割鲁棒性,对不同大小的肺结节均能取得较好的分割效果。
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关键词
肺结节分割
深度学习
多尺度特征
深监督
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职称材料
题名
基于改进VNet的肺结节分割方法研究
被引量：
11
1
作者
钟思华
王梦璐
郭兴明
张瑶
郑伊能
机构
重庆大学生物工程学院重庆市
医疗
电子工程技术
研究
中心
上海联影医疗科技有限公司中央研究院
重庆医科大学附属第一医院放射科
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第9期206-215,共10页
基金
国家自然科学基金(31570003)项目资助
文摘
目前,肺癌的发病率和致死率高居癌症首位,对其进行早期诊治对于提高患者的生存率和改善预后极其重要。肺结节是肺癌的早期表现,临床上医生通过观察对其分割后的体积和形态等特征来进行良恶性诊断,然而采用人工的方式进行肺结节分割非常低效。本文提出了一种基于MSVNet网络的肺结节分割方法,该网络继承了原始VNet的结构,同时引入了多尺度特征结构,通过提取肺结节图像的多尺度特征,同时利用深监督策略进行特征优化,能够有效地提升模型的分割性能。本文利用LIDC-IDRI肺结节公开数据集对模型的性能进行了评估,结果表明,本文方法所取得的分割结果与金标准相近,具有良好的肺结节分割性能,以及较高的分割鲁棒性,对不同大小的肺结节均能取得较好的分割效果。
关键词
肺结节分割
深度学习
多尺度特征
深监督
Keywords
pulmonary nodule segmentation
deep learning
multi-scale feature
deep supervision
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
R734.2 [医药卫生—肿瘤]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进VNet的肺结节分割方法研究
钟思华
王梦璐
郭兴明
张瑶
郑伊能
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
11
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