解放军医学院学报

作者：徐洪丽, 薛万国, 陈永亮, 冷建军, 钟诚, 张耀, 刘坤, 王鹏飞, 冯健, 刘添, 刘兵, 段振飞, 邱明辉

关键词：CT图像, 肝分割, 稠密金字塔特征网络, U-Net分割网络

  目的  探讨稠密金字塔特征网络在多期腹部增强CT图像上对肝全自动分割的方法与性能。  方法  收集解放军总医院第一医学中心2015-2018年住院患者腹部增强CT的原始医学数字成像和通信(DICOM)图像20例，其中男性15例，女性5例，年龄均＞30岁。使用Python软件及TensorFlow开源平台进行资料分析，构建稠密金字塔特征网络进行肝自动分割，并与U型网络(U-Net)模型在性能上进行比较。  结果  本文提出的肝分割方法的DICE系数在动脉期、静脉期、延迟期分别为95.97%、96.22%、96.16%，高于U-Net网络的95.59%、95.85%、95.56%。  结论  稠密金字塔特征网络在不同期均明显优于U-Net分割网络。

来源：2019年第8期

《解放军医学院学报》期刊编辑部

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