CT图像分割

作品数：102被引量：334H指数：8
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DFU-Net:基于多尺度特征融合的肝脏肿瘤分割网络
《图像与信号处理》2025年第1期62-73,共12页佘海州 高凝 李鹤 
肝脏以及肝脏肿瘤的有效分割是肝部疾病在临床诊断的关键步骤。文章针对肝脏结构复杂、肝脏与相邻器官像素强度差异小、肝脏边界模糊等特点,提出了一种可以进行多尺度特征融合的肝脏肿瘤分割网络。该方法根据肝脏CT图像特点,在3D U-Net...
关键词：CT图像分割 3D U-Net 多尺度特征融合 密集连接 
肺癌CT图像分割和三维重建技术研究
《中文科技期刊数据库（全文版）医药卫生》2024年第10期0157-0161,共5页刘一博 
通过研究早期肺癌患者和良性结节患者的走势,使用CT平扫与Myrian影像后处理技术三维重建技术对肺结节进行显像,比较两者的效果,并进一步探讨Myrian影像后处理技术在早期肺癌诊断中的应用效果。方法 本研究选取早期肺癌患者89例,良性结...
关键词：肺癌 CT图像分割 三维重建技术 Myrian影像后处理技术 早期肺癌诊断 
改进OTSU算法的砂土CT图像分割及组构分析被引量：1
《西北工程技术学报》2024年第3期252-259,共8页段欣睿 李学丰 樊国伟 郭阳 
宁夏科技创新领军人才计划项目(KJT2019001);国家自然科学基金项目(12162028);宁夏回族自治区多尺度力学及其工程应用创新团队项目(2021)。
针对砂土各向异性的量化这一关键问题,以CT技术获取的砂土试样断面图为研究对象,首先采用直方图均衡化和中值滤波法对图像预处理,降低图像噪声、提高分辨率,其次运用数学形态学改进的OTSU算法有效克服了非均匀光照的影响,最后利用分水...
关键词：CT图像 图像处理 砂土颗粒 细观特性 孔隙分布 
基于深度学习的冠状动脉CT图像分割算法研究
《河南财政金融学院学报（自然科学版）》2024年第3期9-13,共5页郭改文 吴笛鸣 王楠 
教育部中国高校产学研创新基金蓝点分布式计算项目(2021LDA11001);河南省科技攻关项目“基于迁移学习的故障诊断方法研究”(232102220022);河南省重点学科计算机科学与技术资助(2023—2027)。
为了更好地协助医生对冠状动脉疾病做出诊断,提升诊断冠状动脉CT图像的分割精度,研究了3种深度学习网络模型算法Transformer、DeepLab V3+和U-Net。首先对冠状动脉图片进行增强、去噪、归一化等预处理操作,以降低分割难度;然后分别利用...
关键词：冠状动脉疾病 图像分割 TRANSFORMER DeepLab V3+ U-Net 
融合先验式图卷积与Transformer的儿童肺炎CT图像分割网络
《光学学报》2024年第16期88-102,共15页梁浩城 吕佳 于明楷 陈欣 
国家自然科学基金重大项目(11991024);国家儿童健康与疾病临床医学研究中心卫生项目(NCRCCHD-2022-HP-01);重庆市教委重点项目(KJZD-K202200511);重庆市2023年研究生科研创新项目(CYS23407);重庆师范大学研究生科研创新项目(YKC23031)。
提出了一种融合先验式图卷积与Transformer的U型网络(GTU-Net)。该网络通过将图卷积和Transformer有机结合,从像素到块逐级建立网络所需的局部-全局信息。在此过程中,为应对低特异性导致背景无关组织干扰性强的客观挑战,在图卷积前设计...
关键词：图像处理 儿童肺炎 CT图像分割 U-Net 图卷积网络 TRANSFORMER 先验图学习 
基于CoTr分割网络的3D多器官CT图像分割
《计算机科学与应用》2024年第7期78-83,共6页赵威 
在医学图像分割领域U-Net已经成为了被应用最广泛的医学图像分割模型,许多有关医学图像分割的研究都用U-Net作为基线标准。以U-Net为基础的一系列变体分割模型也相继问世,其中包括CoTr,其为Convolutional neural network and a Transfor...
关键词：U-Net 卷积神经网络 分割网络 
基于PRAU-Net的新冠肺炎CT图像分割研究
《计算机技术与发展》2024年第3期133-139,共7页曾庆鹏 崔鹏 
国家自然科学基金项目(62166026)。
针对新冠肺炎CT影像病灶区域小、形状结构差异大和噪声等问题,提出一种基于编解码结构的PRAU-Net医学图像分割方法。首先,在编码阶段使用一种残差Inception注意力卷积模块(Residual Inception Attention,RIA)提取特征,RIA采用残差结构...
关键词：新冠肺炎 医学图像分割 U-Net 残差结构 注意力机制 
基于双解码器网络的岩心CT图像分割被引量：1
《智能计算机与应用》2024年第2期156-161,共6页陈忠照 滕奇志 吴晓红 何海波 
国家自然科学基金(62071315)。
在石油地质领域,分析岩心内部微观孔隙结构的形态分布、特征参数,对研究油气资源的渗流特性和储集性能具有重要意义。岩心CT图像具有噪点多、比度低、亮度不均匀的特点,目前实际工程运用的孔隙提取方法,仍然存在着需要大量人工交互且分...
关键词：岩心CT图像 图像分割 深度学习 
基于注意力机制和深度学习的颅脑外伤患者CT图像分割
《生命科学仪器》2024年第1期20-22,25,共4页尹红云 张丽娜 王佳明 周秀珍 
康复沙龙对脑出血患者术后运动功能;心理弹性及认知功能的影响,编号XJDX1711-2208。
CT脑组织图像分割对颅脑外伤的临床诊断与治疗具有重要辅助作用。基于此,研究引入基于深度学习的V-Net模型进行脑组织定位,同时引入注意力机制,以实现脑组织图像的精准分割。结果表明,研究所提分割模型的Dice指标最高达到99.81%。同时,...
关键词：V-Net CT图像分割 注意力机制 颅脑外伤 脑组织 
基于级联网络的肝脏肿瘤CT图像分割
《电视技术》2024年第1期38-41,共4页莫亚霓 陈晓婕 张本鑫 
国家级大学生创新训练项目(202210595041)。
肝脏肿瘤计算机断层扫描(Computed Tomography,CT)图像分割是肝癌诊断与治疗过程的重要环节。近年来,基于U型结构的卷积神经网络在该分割任务取得了巨大的成功,但仍存在一些挑战,如肿瘤边界分割不精确、小肿瘤难以检测等。为提高肝脏肿...
关键词：肝脏肿瘤分割 混合深度可分离卷积 级联网络 多尺度 注意力机制 
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