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◇ 统计源期刊
文章类型：
单位：
[1]解放军总医院医疗大数据中心
[2]解放军总医院第一医学中心肝胆外科
[3]北京大学首钢医院肝胆外科
[4]联想(北京)有限公司联想研究院
[5]中国科学院计算技术研究所
[6]中国科学院大学
[7]首都医科大学附属北京友谊医院普外科
首都医科大学附属北京友谊医院
[8]解放军总医院第一医学中心计算机室
出处：
ISSN：
关键词：
CT图像
肝分割
稠密金字塔特征网络
U-Net分割网络
摘要：
目的探讨稠密金字塔特征网络在多期腹部增强CT图像上对肝全自动分割的方法与性能。方法收集解放军总医院第一医学中心2015-2018年住院患者腹部增强CT的原始医学数字成像和通信（DICOM）图像20例,其中男性15例,女性5例,年龄均) 30岁。使用Python软件及TensorFlow开源平台进行资料分析,构建稠密金字塔特征网络进行肝自动分割,并与U型网络（U-Net）模型在性能上进行比较。结果本文提出的肝分割方法的DICE系数在动脉期、静脉期、延迟期分别为95.97%、96.22%、96.16%,高于U-Net网络的95.59%、95.85%、95.56%。结论稠密金字塔特征网络在不同期均明显优于U-Net分割网络。
基金：
部委级资助项目；;解放军总医院医疗大数据中心研发项目（2018MBD-018）；
第一作者：
第一作者单位：
[1]解放军总医院医疗大数据中心
通讯作者：
推荐引用方式(GB/T 7714)：
徐洪丽,薛万国,陈永亮,等.基于稠密金字塔特征网络的肝ct图像自动分割方法探讨[J].解放军医学院学报.2019,40(8):730-733+739.
