基于Mask R-CNN的肝脏CT影像自动分割算法研究
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作者:
作者单位:

(1.川北医学院 医学影像学院,四川 南充 637000; 2.川北医学院附属医院 放射科,四 川 南充 637000)

作者简介:

陈晓文(1984-),男,硕士,副教授,硕士研究生导师,主 要从事物理学、医学图像处理方面的研究.

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:

四川省教育厅课题(17ZA0165,JG2018-635)、南充市市校科技战略合作项目(18SXHZ0265,19SXHZ0239)和川北医学院一流学科群建设项目(CBY19-YLXK04)资助项目 (1.川北医学院医学影像学院,四川 南充 637000; 2.川北医学院附属医院放射科,四川 南充 637000)


Research on automatic segmentation algorithm of CT liver image based on Mask R- CNN
Author:
Affiliation:

(1.Medical Imageing Department of North Sichuan Medical College,Nanchong,Sich uan 637000,China; 2.Department of Radiology,Affilioted Hospital of North Sichua n Medical College,Nanchong,Sichuan 637000,China)

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    摘要:

    精准医疗正日益成为诊断、分析、治疗和评估不 可或缺的一部分,尤其是对于肝部病 变的患者,精确的分析肝部影像,可以使肝病患者得到精确的诊断,并缩短治疗时间。本文 提出了一种基于Mask R-CNN算法的CT图像肝脏区域自动分割方法,对肝脏区域检测起到了 重 要的自动识别作用;对于肝脏海量图像样本计算,本文算法框架采用PyTorch,并用Cuda模 块调用GPU指令集,进行有效并行计算。通过测试图像的重叠度和ROC精度的结果显示,此模 型预测精度达到 92%,可以达到 肝脏区域自动识别功能,并提高肝部 病变检测率,为临床医学提供了有效的辅助分析。

    Abstract:

    Precision medicine is gradually becoming an indispensable part of diagn osis,analysis,treatment and evaluation,especially for patients with liver dis ease.Accurate analysis of medical images can enable patients to obtain accurate diagnosis and shorten treatment time.An automatic segmentation method of liver CT image based on the Mask R-CNN algorithm provides an important automatic rec o gnition function for liver region detection.For the calculation of massive live r image samples,the algorithm framework of this paper adopts PyTorch and uses t he Cuda module to call the GPU instruction set to perform Effective parallel com puting.The results of the test image overlap and ROC accuracy show that the pre diction accuracy of this model reaches 92%,which can achieve the automatic reco gnition of the liver region and improve the liver resection rate,which provides effective auxiliary analysis for clinical medicine.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

魏小琴,杨汉丰,陈晓文.基于Mask R-CNN的肝脏CT影像自动分割算法研究[J].光电子激光,2021,32(1):19~24

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  • 收稿日期:2020-09-09
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  • 在线发布日期: 2021-01-26
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