학술논문
基于GAN-DAUnet的肝脏CT图像肿瘤分割算法 / Liver CT image tumor segmentation algorithm based on GAN-DAUnet
Document Type
Academic Journal
Author
Source
中国医学物理学杂志 / Chinese Journal of Medical Physics. 40(8):971-976
Subject
Language
Chinese
ISSN
1005-202X
Abstract
针对现有肝脏CT图像肿瘤分割方法中存在欠分割、过分割、边界模糊以及分割精度较低的问题,提出一种基于生成对抗网络(GAN)的肝脏肿瘤自动分割算法.该算法首先对图像进行预分割减少无关信息的影响.其次GAN的生成网络使用DAUnet,该网络在跳跃连接中引入双注意力机制增强肝脏肿瘤的特征.最后通过GAN的生成对抗训练并在训练过程中引入混合损失函数,使预测的肿瘤图像更加精准.在LiTS数据集上的实验结果表明,提出的算法Dice相似系数值(Dice similarity coefficient,DSC)达到了76.15%,相比于Unet提升3.63%.通过对DAUnet进行生成对抗训练能有效提高肝脏图像中肿瘤的分割性能.