【摘 要】
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提出了一种融合超像素和CNN的CT图像器官主动轮廓分割方法。用超像素SLIC方法将CT图像网格化并分配标签;将网格化后图像作为数据集训练CNN网络分割出器官(如肝脏、肺部等)边
【基金项目】
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国家自然科学基金（No.61501082）;辽宁省自然科学基金（No.2019-ZD-0514）;省社科联2020年度辽宁省经济社会发展研究课题（No.2020lslkwzz-015）;辽宁省教育厅研究经费项目（No.2019JYT01）;大连市社科联2019年立项课题（No.2019dlskyb141）
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提出了一种融合超像素和CNN的CT图像器官主动轮廓分割方法。用超像素SLIC方法将CT图像网格化并分配标签;将网格化后图像作为数据集训练CNN网络分割出器官(如肝脏、肺部等)边界超像素,并将这些超像素的种子点连接成为粗分割边界;将粗分割边界作为初始轮廓,进行模糊主动轮廓分割得到CT图像中器官的边界。经过实验对比,该方法对肺部CT图像的分割平均DC系数达到97%、平均ASD系数达到1.23 mm。在肝脏CT图像方面与参考算法进行相比,在保证分割精度的前提下,VOE系数平均减少1%,切片图像的分割时间平均提高
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