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基于神经网络和水平集的肝脏CT图像自适应分割模型( Adaptive segmentation model for liver CT images based on neural network and level set method )
X Shu Y Yang B Wu
由于肝脏CT图像并不总是具有明显和平滑的边界，因此对肝脏CT图像进行精确分割是一个困难的问题。肿瘤位置未指定，图像强度与肝脏相近。虽然目前存在人工和自动分割方法、传统和深度学习模型，但没有一种能够具体有效地应用于肝脏CT图像的分割。本文提出了一种基于水平集框架的肝脏CT图像能量泛函模型,其中能量泛函包含数据拟合项、长度项和边界项。然后应用分裂Bregman方法对能量泛函进行最小化，使能量泛函收敛得更快。该模型对初始轮廓具有较强的鲁棒性，能够分割强度不均匀、边界不清晰的肝脏CT图像。在有界项中，我们利用U-网获取约束信息，这对有效准确的分割有相当大的影响。我们改进了模型的一个多阶段水平集，以同时得到肿瘤和肝脏的轮廓。最后提出了一种提高分割效率的并行算法。实验结果和比较表明，该模型具有鲁棒性、准确性、高效性和智能性等优点。
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