基于级联可分离空洞残差U-Net的肝脏肿瘤分割.docx

基于级联可分离空洞残差U-Net的肝脏肿瘤分割
基于级联可分离空洞残差U-Net的肝脏肿瘤分割
摘要：
肝脏肿瘤的准确分割在临床中具有重要的意义，可以帮助医生进行诊断和治疗计划。本文提出了一种基于级联可分离空洞残差U-Net的肝脏肿瘤分割方法。该方法通过引入级联结构和可分离卷积，提高了网络的表达能力和特征提取能力。同时，利用空洞卷积增加了感受野，提高了网络对细小肿瘤的检测能力。实验结果表明，该方法在准确率和鲁棒性方面优于传统的U-Net方法。
1.引言
肝脏肿瘤是世界范围内造成很多人患病和死亡的原因之一。准确的肝脏肿瘤分割可以帮助医生进行准确的诊断和手术规划。传统的手动分割方法耗时耗力且不准确，因此需要自动化的分割算法来辅助医生的工作。
2.相关工作
U-Net是一种常用的用于图像分割的卷积神经网络，其结构由编码器和解码器组成。编码器用于提取高层次的特征，解码器用于还原分辨率。然而，传统的U-Net在分割细小肿瘤等任务上存在一定的局限性。因此，我们引入了级联结构和可分离卷积来改进U-Net的性能。
3.方法
我们提出的基于级联可分离空洞残差U-Net的肝脏肿瘤分割方法主要包括以下几个步骤：
-数据预处理：将CT图像进行裁剪和均衡化处理，以提高对比度和网络的鲁棒性；
-网络结构设计：引入级联结构和可分离卷积，使网络具有更强的特征提取和感受野扩展能力；
-损失函数设计：采用交叉熵和Dice系数相结合作为损失函数，以平衡像素级别和区域级别的准确性；
-训练过程：使用标注的肝脏肿瘤图像进行网络的训练，优化网络参数。
4.实验与结果
我们在公开的肝脏肿瘤分割数据集上进行了实验，评估了我们方法的性能。与传统的U-Net方法相比，我们的方法在准确率和鲁棒性方面均有显著提升。实验结果表明，我们的方法能够准确地定位和分割肝脏肿瘤，且对细小肿瘤的检测能力更强。
5.结论
本文提出了一种基于级联可分离空洞残差U-Net的肝脏肿瘤分割方法。该方法在网络结构和损失函数设计上进行了改进，取得了较好的实验结果。未来的工作可以进一步优化网络结构和损失函数，提高肝脏肿瘤分割的准确性和鲁棒性。
参考文献：
[1]RonnebergerO,FischerP,BroxT.U-Net:ConvolutionalNetworksforBiomedicalImageSegmentation[J].InternationalConferenceonMedicalImageComputingandComputer-AssistedIntervention,2015.
[2]ChenLC,PapandreouG,KokkinosI,etal.Deeplab:SemanticImageSegmentationwithDeepConvolutionalNets,AtrousConvolution,andFullyConnectedCRFs[J].IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,2018.
[3]LinT,GoyalP,GirshickR,etal.FocalLossforDenseObjectDetection[J].IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,2018.