肝脏分割

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改进VNet在肝脏分割中的应用
《电脑编程技巧与维护》2025年第2期114-117,128,共5页戴瑶 
为解决VNet网络在处理医学图像时,因肝脏与周边器官边界模糊交叠而存在分割精度不够和实时性欠缺的问题,将深度可分离模块引入VNet编码器,通过减少模型运算所需的参数量,显著提升了模型的计算速度和运行效率。同时,在编码下采样和解码...
关键词：VNet模型 肝脏肿瘤 注意力机制 图像分割 深度学习 
用于腹部CT肝脏肿瘤分割的注意力引导模型
《哈尔滨工程大学学报》2024年第7期1400-1405,共6页于凌涛 熊涛 王鹏程 马英博 夏勇强 
黑龙江省自然科学基金项目(LH2019F016).
针对肝脏肿瘤在腹部CT影像中占比低,人为分割与传统分割效果、性能差的问题,本文提出一种高效的两阶段注意力引导的肝脏肿瘤分割模型,该模型由肝脏器官分割模块和肝脏肿瘤分割模块构成。肝脏器官分割模块中凭借卷积神经网络得到肝脏器...
关键词：腹部器官分割 医学图像处理 腹部CT 肝脏分割 肝脏肿瘤分割 深度学习 注意力引导 损失函数 
基于多尺度特征融合与注意力的肝脏分割方法
《中国医学物理学杂志》2024年第6期739-746,共8页冉梅子 胡小军 姜晓燕 范应方 王航 王海玲 高永彬 
广州市科技计划项目(202206010093);上海市科委社会发展项目“科技创新行动计划”(21DZ1204900)。
由于CT影像对比度低、肝脏形状不规则、相邻器官边界模糊,目前基于卷积神经网络的方法在肝脏分割任务上的表现不佳,尤其是在边界识别和小目标检测方面。基于此,提出一种基于多尺度特征融合与注意力的肝脏分割方法(MFFA UNet)。首先,利...
关键词：肝脏分割 注意力机制 多尺度特征融合 深度监督 MFFA UNet 
基于改进UNETR++的肝脏分割被引量：1
《计算机系统应用》2024年第2期246-252,共7页马力 王骏 梁羡和 郝金华 
中山市科技计划(2020B1077)。
肝脏MRI影像的脂肪定量标准化过程中常需要对肝脏感兴趣区域进行手工采样,但手工采样策略耗时且结果多变.基于深度学习方法的全肝分割与手工勾勒的感兴趣区域在进行脂肪定量分析时,变异性误差和不确定性程度更低,性能更优越.在进行全肝...
关键词：全肝分割 卷积神经网络 门控注意力 UNETR++ 
基于半监督的3D肝脏CT自动分割方法研究
《计算机技术与发展》2023年第9期149-154,共6页谢宏彪 刘志勤 王庆凤 黄俊 陈波 周莹 
四川省自然科学基金(2022NSFSC0940,2022NSFSC0894);西南科技大学博士基金(19zx7143,20zx7137)。
肝癌是常见癌症之一,有着较高的死亡率,精准分割肝癌区域是辅助诊断治疗的重要前提。然而肝脏CT图像需要专业的医师进行标注,有标签数据较少,获取途径单一。针对分割腹部肝脏CT图像需要大量高质量标签并且较难获取的问题,提出了一种采...
关键词：协同训练 肝脏分割 半监督学习 全连接条件随机场 U-Net 
基于条件卷积与注意力的肝脏分割算法
《中国医学物理学杂志》2023年第6期701-708,共8页赵浩辉 高永彬 杨淑群 胡小军 范应方 
上海市“科技创新行动计划”社会发展科技攻关项目(21DZ1204900);广州市科技计划项目(202206010093)。
鉴于现有肝脏CT影像分割算法中存在的对比度较低、边界模糊、分割效果差问题,提出一种基于条件参数化卷积与注意力的分割网络(CPat-Net)。首先用条件参数化卷积替代残差网络中的常规卷积,其次将融合后的条件残差卷积模块集成至编码器中...
关键词：肝脏分割 卷积神经网络 条件参数化卷积 CPat-Net 
改进Attention-UNet的多尺度肝脏CT图像分割被引量：3
《内蒙古师范大学学报（自然科学汉文版）》2023年第2期175-180,共6页云飞 殷雁君 
内蒙古自治区自然科学基金资助项目(2021LHMS06009)。
针对肝脏CT图像分割任务中U-Net自下而上的特征融合方式忽略低级特征的问题,提出基于Attention-UNet的多尺度肝脏CT图像分割方法(MFFA-Net)。在Attention-UNet结构的基础上,通过加入多尺度特征提取的方法,以减少网络特征信息的丢失。在L...
关键词：肝脏分割 U-Net 多尺度特征融合 深度学习 
融合金字塔卷积的U-Net肝脏与肝肿瘤分割网络被引量：3
《现代电子技术》2023年第5期85-88,共4页郭鹏 邵剑飞 
U-Net自诞生以来就在医学分割领域十分热门,尽管原生的U-Net在医学图像分割任务上已经有着非常不错的表现,但是在肝脏肝肿瘤分割任务上仍然有着改进空间。首先肝脏肝肿瘤分割任务中每张CT切片的肝脏和肝肿瘤的大小不一、形状各异,所以...
关键词：医学图像分割 肝脏分割 肝肿瘤分割 U-Net 特征提取 CBAM注意力 实验分析 
基于MSFA-Net的肝脏CT图像分割方法被引量：6
《计算机科学与探索》2023年第3期646-656,共11页沈怀艳 吴云 
贵州省研究生科研基金(黔教合YJSCXJH[2020]055);国家自然科学基金(61662009)。
从患者的腹部CT图像中自动分割出肝脏对于肝脏疾病的诊断意义重大。由于在U-Net中使用自下而上的特征融合方式忽略了低级特征的重要性,导致网络分割性能较差,以及肝脏与相邻器官组织的灰度值较为相似,使得一些微小的细节特征不易被关注...
关键词：肝脏分割 U-Net 多尺度特征融合 注意力机制 深度监督 
基于改进Unet与动态阈值可变FCMSPCNN的医学图像分割被引量：3
《中国医学物理学杂志》2023年第3期328-335,共8页邸敬 马帅 王国栋 廉敬 
国家自然科学基金(62061023,61941109);甘肃省科技计划资助项目(22JR5RA360);甘肃杰出青年基金(21JR7RA345)。
针对深度学习的医学图像分割模型训练时间长和精度不精的问题,提出结合动态阈值可变FCMSPCNN的多尺度上下文编解码结构和注意力机制的CoA Unet(Context Attention Unet)分割方法。首先,使用动态阈值可变的FCMSPCNN预分割出目标矩形区域...
关键词：CoA Unet 脉冲耦合神经网络 注意力机制 肝脏分割 视网膜血管分割 
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