|
|
1.
基于3D深度残差网络与级联U-Net的缺血性脑卒中病灶分割算法
王平, 高琛, 朱莉, 赵俊, 张晶, 孔维铭
计算机应用
2019, 39 (11):
3274-3279.
DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019040717
为了解决人工勾画缺血性脑卒中病灶费时费力且易引入主观差异的问题，提出了一种基于三维（3D）深度残差网络与级联U-Net的自动分割算法。首先，为了有效利用图像的3D上下文信息并改善类不平衡现象，将脑卒中核磁共振图像（MRI）采样成图像块作为网络输入；然后，利用基于3D深度残差网络与级联U-Net的分割模型对图像块进行特征提取，获得粗分割结果；最后，对粗分割结果进行精分割处理。在ISLES数据集上的实验结果表明，该算法的Dice系数可达到0.81，精确度可达到0.81，灵敏度可达到0.81，平均对称表面距离（ASSD）距离系数为1.32，HD为22.67。所提算法与3D U-Net算法、基于水平集算法、基于模糊C均值（FCM）算法和基于卷积神经网络（CNN）算法相比分割性能更好。
参考文献 |
相关文章 |
多维度评价
|
|
