基于深度學習的三維腫瘤及器官分割

摘要： 針對三維醫(yī)學圖像中由于腫瘤或器官的形狀、尺度差異較大導致分割精度較低的問題，提出一種端到端的三維全卷積分割模型。首先，設計空洞立方集成模塊在不同分辨率階段實現(xiàn)多尺度集成，增強復雜邊界上的識別能力；其次，引入跨階段上下文融合模塊融合淺層和深層特征，促進收斂并更準確地定位目標對象；最后，解碼器對來自編碼器的特征進行拼接以實現(xiàn)分割。在腦腫瘤分割數(shù)據(jù)集上，平均Dice相似性系數(shù)值達到8...