换一批
换一批基于多监督残差网络的冠状动脉CT图像分割
Coronary Angiography CT Image Segmentation Based on Multi Supervised Residual Network
摘要冠状动脉血管造影图像是医生诊断心血管疾病的主要依据,对冠状动脉进行准确地分割在心血管疾病诊断具有重要意义.人工分割血管是一个费时费力的过程,容易出现主观性和误判性.因此,提出一种自动、准确的血管分割系统,称为多监督残差网络(MSRNet).在残差网络中增加了三个有监督的侧输出模块,并将输出的特征图进行融合,得到最终的分割结果.将MSRNet在测试集上的准确率为0.925.MSRNet的分割精度相比U-Net和ResNet最高,最接近人类专家手动分割的结果.MSRNet可以减少诊断过程中的人工交互以及对医务人员的依赖,提高了疾病诊断效率.
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