基于深度学习网络PSP-NET的前列腺MR图像的分割

为了提高前列腺磁共振图像分割的准确性,文中提出一种新的基于金字塔场景解析网络(PSP.NET)的深度卷积神经网络分割方法。先将三维前列腺磁共振图像经相应的转换工具包得到二维图像切片,然后将二维图像的切片输入基于PSP.NET神经网络进行训练。为了训练网络,从临床科室抽取50个病人的三维前列腺磁共振图像,共5000张图像切片,其中4000张切片用来训练,1000张切片用来测试。实验结果表明,对其中1000个对象的识别,分割精度达到91.3%,此分割算法与已经提出的算法相比,图像分割精度明显提高,分割用时更少,能够更好地应用于临床诊断。

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本文档关键词:前列腺,图像,分割,深度,网络