区域生长全卷积神经网络交互分割肝脏CT图像

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由于医疗图像质量差、对比度低、患者之间差异大导致全自动分割方法很难获得足够准确、鲁棒的结果。为了解决全自动分割方法的局限性,本文提出一种基于神经网络改进的区域生长法,并与全卷积神经网络相结合对肝脏CT图像进行交互式分割。首先对图像进行预处理,突出待分割肝脏区域;接着计算像素在不同边缘检测算子下的梯度值作为该像素的特征,形成像素特征向量训练网络:该网络以一对像素特征向量为输入,以两像素的关联度系数为输出;然后将训练好的神经网络模型作为区域生长算法的生长准则,手动交互选取一点产生分割结果;最后将分割结果
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