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基于DeepLabv3+的Focal Loss Function在PET/CT上的病理淋巴结分割( Focal Loss Function based DeepLabv3+ for Pathological Lymph Node Segmentation on PET/CT )
Guoping Xu Hanqiang Cao Youli Dong Chunyi Yue Yubing Tong
病理淋巴结分割在临床实践中占有重要地位。然而，由于与周围结构的对比度较低，它仍然是一个具有挑战性的问题。本文提出了一种基于深度学习的病理淋巴结分割方法。本文采用了语义分割结构DeepLabv3+，该结构具有多尺度分割对象的优势。同时，针对病理淋巴结与背景之间体素类的不平衡，将原来用于目标检测任务处理类数不平衡的焦损函数集成到DeepLabv3+体系结构中。在DeepLabv3+分割结构中，与交叉熵损失函数和骰子函数相比，焦损失函数可以在灵敏度和骰子方面提高分割性能。对63卷214个恶性淋巴结进行了四重交叉验证，病理淋巴结分割的平均敏感性为87%，平均Dice评分为75%。
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