文档名：基于非对称UNet网络的磁共振图像胃肠道语义分割方法研究
摘要：靶区和脏器的自动化标注是磁共振图像引导放疗的关键技术之一.研究了磁共振图像中胃肠道等空腔脏器语义分割的方法,在语义分割任务中,往往输入图象比输出图像复杂很多,假设网络的复杂度和输入输出的图像复杂度正相关,提出了一个12层的非对称UNet网络,把更多的网络参数放在编码器上,解码器的参数量只有编码器的三分之一.实验结果表明在UMWGI数据集上对胃、大肠、小肠的语义分割任务中,所提方法的DSC综合得分达到了0.856,Hausdorff_95得分达到了3.743,相同网络规模的条件下,优于对称结构的UNet网络和Transfomer网络,说明所提方法可以较好地完成磁共振图像中的胃肠道语义分割,边界分割也较为理想,为实现磁共振图像上胃肠道的自动化标注提供了可行方案.
Abstract：AutomaticannotationoftargetareasandorgansisoneofthekeytechnologiesforMRI-guidedradiotherapy.Amethodforse-manticsegmentationofholloworganssuchasthegastrointestinaltractinmagneticresonanceimagesispresented.Insemanticsegmenta-tiontasks,theinputimagesareoftenmuchmorecomplexthantheoutputimages.Itisassumedthatthecomplexityofthenetworkispositivelycorrelatedwiththecomplexityoftheinputandoutputimages.A12-layerasymmetricUNetnetworkisproposedwithmorenet-workparametersallocatedtotheencoder,whilethedecoderhasonlyone-thirdoftheparametersoftheencoder.TheproposedmethodachievesaDSCcomprehensivescoreof0.856andaHausdorff_95scoreof3.743inthesemanticsegmentationtaskofthestomach,co-lon,andsmallintestineontheUMWGIdataset.Underthesameparameterconditions,theproposedmethodoutperformssymmetricUNetandTransformernetworks,indicatingthattheproposedmethodcaneffectivelyperformsemanticsegmentationofthegastrointestinaltractinmagneticresonanceimages.Theboundarysegmentationisalsoideal,providingafeasiblesolutionforautomatedannotationofthegas-trointestinaltractinmagneticresonanceimages.
作者：吕刚 吴漾 应明亮 Author：LüGang WUYANG YINGMingliang
作者单位：金华开放大学图文信息中心,浙江金华321000华南理工大学设计学院,广东广州510641金华市中心医院医学影像科,浙江金华321000
刊名：电子器件 ISTIC
Journal：ChineseJournalofElectronDevices
年，卷(期)：2024, 47(2)
分类号：TN911.73TP183
关键词：语义分割 磁共振图像 胃肠道 深度学习 UNet网络
Keywords：semanticsegmentation MRI gastrointestinaltract deeplearning UNet
机标分类号：TP391.41R730.55TN911.73
在线出版日期：2024年6月5日
基金项目：浙江省社科规划重点课题，浙江开放大学312人才培养工程项目，浙江省医药卫生科技项目基于非对称UNet网络的磁共振图像胃肠道语义分割方法研究[
期刊论文] 电子器件--2024, 47(2)吕刚 吴漾 应明亮靶区和脏器的自动化标注是磁共振图像引导放疗的关键技术之一.研究了磁共振图像中胃肠道等空腔脏器语义分割的方法,在语义分割任务中,往往输入图象比输出图像复杂很多,假设网络的复杂度和输入输出的图像复杂度正相关,提...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
本文读者也读过
相似文献
相关博文
基于非对称UNet网络的磁共振图像胃肠道语义分割方法研究 Semantic Segmentation of Gastrointestinal Tract in MRI Images Based on Asymmetric Unet Network
基于非对称UNet网络的磁共振图像胃肠道语义分割方法研究.pdf
- 文件大小:
- 706.76 KB
- 下载次数:
- 60
-
高速下载
|
