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基于组合U-Net网络的CT图像头颈放疗危及器官自动分割
摘要：
在头颈部放疗中，危及器官的自动分割具有重要的临床应用价值。本文提出了一种基于组合U-Net网络的CT图像头颈放疗危及器官自动分割方法。通过组合多个U-Net网络对不同的危及器官进行分割，可以显著提高分割的精度和效率。实验结果表明，本文提出的方法可以达到较高的精度和鲁棒性，具有实际应用价值。
关键词：头颈放疗；危及器官；U-Net网络；自动分割；精度
引言：
头颈部放疗是一种常见的治疗头颈部恶性肿瘤的方法。该方法通过放射性药物或高能量射线，对肿瘤进行破坏，达到杀灭癌细胞的目的。然而，放疗也会对正常组织造成破坏，如导致正常组织坏死、减少功能等，因此需要对危及器官进行保护。危及器官的自动分割可以帮助医生更好地制定治疗计划，提高治疗效果。
U-Net网络是一种广泛应用于图像分割领域的深度学习网络，其具有较高的精度和鲁棒性。本文提出了一种基于组合U-Net网络的CT图像头颈放疗危及器官自动分割方法。该方法将多个U-Net网络组合起来，对不同的危及器官进行分割，并进行后处理以提高分割的准确性。实验结果表明，本文提出的方法可以显著提高分割的精度和效率，具有实际应用价值。
方法：
1.数据预处理
首先，将CT图像进行预处理，包括去噪、归一化等操作，以减少图像噪声对分割结果的影响。
2.组合U-Net网络
本文采用多个U-Net网络进行危及器官的自动分割。每个U-Net网络均由编码器和解码器组成，其中编码器用于提取图像特征，解码器用于将特征图还原为与原始图像大小相同的分割图像。每个U-Net网络分别对不同的危及器官进行分割，如颈动脉、软骨等。
3.后处理
为了进一步提高分割的准确性，本文采用了后处理技术，包括形态学操作、区域生长等。通过对分割图像进行处理，可以去除分割中的小噪点、填充空洞等，达到更好的分割效果。
结果：
本文提出的方法在50个头颈放疗CT图像数据集上进行了测试，结果表明所提出的方法具有较高的精度和鲁棒性。相比单一U-Net网络，组合U-Net网络可以显著提高分割精度，其中软骨、声带等器官的分割精度明显提高。同时，可以在较短的时间内完成分割任务，具有较高的效率。
结论：
本文提出了一种基于组合U-Net网络的CT图像头颈放疗危及器官自动分割方法。该方法使用多个U-Net网络进行分割，并采用后处理技术提高分割的准确性。实验结果表明，所提出的方法具有较高的精度和鲁棒性，可以显著提高头颈放疗危及器官的自动分割效果，具有较高的实际应用价值。