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- 本发明公开了基于多尺度特征融合的胸片肺野分割模型建立及分割方法,其中分割模型建立方法包括:首先对X光胸片的预处理,得到预处理图片和重编码后的掩模图片,其次构建基于多尺度卷积和特征金字塔的X光胸片肺野分割网络,最后使用预处...
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- 2023年
- 目的探究基于卷积神经网络的级联深度学习模型在胸部X线平片图像上对肺野分割以及肺结核筛查的应用价值。方法搜集2018年10月至2020年2月行胸部X线摄影检查的健康对照组1300名和肺结核患者825例,随机选择140名健康对照组和60例患者组成肺野分割数据集,评价基于U-net++网络的深度学习模型对胸片肺野的分割效果。划分数据集中的80%(1700例)作为训练集,20%(425例)作为测试集,使用四种分类网络(VGG 16、Inception V3、Resnet 101、Densenet 121)对分割结果内是否存在结核病灶进行判断,并使用网络公开的深圳市第三人民医院肺结核数据集(CHX)对模型的检出效能进行评价。结果级联模型中U-net++分割网络对胸片肺野分割的Dice相似指数与交并比(IOU)分别达到99.42%和98.84%;VGG 16、Inception V3、Resnet 101及Densenet 121四种分类网络对肺结核的筛查率最高分别为95.77%、96.00%、94.35%和95.06%;四种分类网络在CHX数据集上的最高检出率分别为84.44%、83.99%、81.42%和86.25%,曲线下面积(AUC)分别达到0.896、0.881、0.919和0.935。结论基于卷积神经网络的级联深度学习模型对胸片上肺野的分割效果良好,对肺结核的筛出具有较高的应用价值,模型具有一定的泛化能力。
- 刘梦秋伍志发丁虎刘影
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- 易三莉王天伟杨雪莲佘芙蓉贺建峰
- 关键词:图像处理
- 采用改进Snake模型的胸片肺野自动分割方法
- 2022年
- 为了解决传统Snake模型应用于X光胸片肺野分割时,对人工初始化轮廓的选择敏感、对凹陷区域分割不准确等问题,提出一种基于自动初始化Snake模型的X光胸片肺野自动分割方法.该方法首先通过Otsu法对原始图像进行二值化,得到包含肺野、背景区域的二值图像,并经过图像取反和连通域处理,运用形态学方法,得到只含有肺野区域的二值图像;然后,通过边界提取,完成对Snake模型轮廓的自动初始化;最后通过Snake模型的演化,得到分割结果.实验结果表明:该方法能摆脱Snake模型对人工初始化轮廓的依赖,提高分割的鲁棒性,同时对凹陷区域的分割更准确,具有更好的分割效果.
- 胡俊李平
- 关键词:X光胸片SNAKE模型OTSU法自动初始化
- 基于水平集的肺野图像分割方法和装置
- 本申请公开了一种基于水平集的肺野图像分割方法和装置,该方法通过读取待分割的肺野图像,使用Log算子能量项对待分割的肺野图像进行平滑和边缘增强,获得平滑后图像;计算所述肺野图像的局部熵获得局部熵信息;在平滑后图像的肺部区域...
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