论文部分内容阅读
论文根据食管癌X线图像的特点,提出一种针对食管癌图像分割的算法,并验证该算法的可行性及合理性。该方法首先对食管癌病灶区域利用传统分割技术JSEG算法、分水岭算法、N-Cuts算法以及深度分割网络-U-Net网络进行分割,并对比分析;然后对分割效果较好的U-Net网络进行改进,利用插值算法使其分割线更加完善;最后使用SA、OR、UR、IOU作为分割结果的评价指标,得出U-Net网络和线性插值算法结合的分割方法最优,其SA值为0.97459,OR值为0.05127,UR值为0.03588,IOU值为0.