改进Unet++的肾脏肿瘤分割方法OA北大核心CSTPCD

针对人工方式分割CT图像肾脏肿瘤区域耗时费力且存在主观因素影响等问题,提出一种基于卷积神经网络的肾脏肿瘤自动分割算法。算法以Unet++分割网络为基础框架,将预训练的ResNet-34网络中四个特征提取模块作为Unet++网络特征编码器,来提取图像特征信息;并将重新设计的空洞空间金字塔池化网络嵌入到Unet++每条解码路径中;不同的解码路径通过特征融合得到肾脏肿瘤分割结果。在KiTS19竞赛提供的数据集上进行验证,实验结果表明,该算法有效提高了CT图像肾脏肿瘤的分割精度。