【摘 要】
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针对CT图像中全心脏结构复杂度高、分割不完整及分割精度低等问题,文章提出了一种改进U-Net的全心脏分割方法.根据全心脏结构形态特点,文章将多并行尺度特征融合模块引入U-Net网络的编码层,并在U-Net网络的跳层连接中加入了注意力机制.文章利用MM-WHS数据集将改进的全心脏分割算法在中南民族大学认知科学实验室中进行了一系列的全心脏分割实验.实验结果显示,文章提出的算法分割相似度达到88.73％,提高了全心脏结构的分割准确率.
【机 构】
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中南民族大学,湖北 武汉 430074
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针对CT图像中全心脏结构复杂度高、分割不完整及分割精度低等问题,文章提出了一种改进U-Net的全心脏分割方法.根据全心脏结构形态特点,文章将多并行尺度特征融合模块引入U-Net网络的编码层,并在U-Net网络的跳层连接中加入了注意力机制.文章利用MM-WHS数据集将改进的全心脏分割算法在中南民族大学认知科学实验室中进行了一系列的全心脏分割实验.实验结果显示,文章提出的算法分割相似度达到88.73％,提高了全心脏结构的分割准确率.
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