【摘 要】
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肝脏是人体最大的消化和代谢器官,近年来全球肝脏类疾病多发,严重影响人类身体健康。肝血管的结构和形态可以为医生的诊断、手术方案及结果评估提供重要信息,也因此极大地提升了自动化分割肝脏血管的需求。本文研究肝脏血管结构的分割方法,得到了具有较高精度的肝脏血管结构;并对结果实现三维可视化,具有重要的临床意义。研究内容包括:(1)本文使用U-Net网络进行肝脏区域分割,达到了较高的分割精度。利用Sigmoi
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肝脏是人体最大的消化和代谢器官,近年来全球肝脏类疾病多发,严重影响人类身体健康。肝血管的结构和形态可以为医生的诊断、手术方案及结果评估提供重要信息,也因此极大地提升了自动化分割肝脏血管的需求。本文研究肝脏血管结构的分割方法,得到了具有较高精度的肝脏血管结构;并对结果实现三维可视化,具有重要的临床意义。研究内容包括:(1)本文使用U-Net网络进行肝脏区域分割,达到了较高的分割精度。利用Sigmoid函数对图像进行对比度增强处理,为后续血管增强及分割提供高质量的输入数据。(2)实现了一种基于Hessian滤波的血管增强方法,对管结构和分支处结构的像素点同时进行增强。对比将血管结构仅视作管状结构进行增强的方法,本方法对分支处结构的增强效果更加具有优势。(3)将模糊隶属度函数与迭代阈值结合,自适应地调整速度函数,针对不同灰度对比度的区域使用不同的速度函数进行演化,完成肝脏血管分割。之后,对血管分割结果进行三维重建并建立可视化界面,使得分割结果更直观,并具有一定的实用价值。与近年来该领域几种经典方法相比,本方法可以达到较高的分割精度,并且有效地减少了过分割现象。将肝脏分割、血管增强与血管分割方法结合实现了肝脏血管的自动分割,同时引入整体性能评估指标:准确率、误检率、漏检率、查准率,将本方法与近年来该领域较新的两种方法进行比较,证明了本文所提方法的有效性。
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