"基于级联Dense-UNet和图割的肝脏肿瘤自动分割技术研究及应用"

本文基于级联Dense-UNet和图割的肝脏肿瘤自动分割.docx;1. 引言肝癌是全球范围内最常见的癌症之一，其致死率在所有癌症类型中排第 2。据统计，2020 年我国肝癌新发和死亡病例分别占全球肝癌新发和死亡病例的 45.27%和 47.11%[1]。肝癌的早发现、早诊断和早治疗对于提高患者生存率和生活质量起着至关重要的作用。计算机断层扫描(Computed Tomography, CT)因其信噪比高、空间分辨率高和成像速度快等优点被广泛应用于肝脏肿瘤的诊断[2]。然而，从 CT 图像中准确分割肿瘤组织是癌症治疗过程中的重要环节。目前，在临床实践中，肿瘤组织的分割通常由放射科专家手动勾画完成，此过程非常繁琐、耗时且分割结果高度依赖操作者的经验和技巧。为了解决这一问题，学者们通过图像处理、人工智能等技术，实现腹部 CT 图像肝脏肿瘤的自动或半自动分割。然而，在肝脏CT图像中，肿瘤通常具有灰度多样、形状不规则、与毗邻组织对比度低、边界模糊等特点，这给肿瘤的自动准确分割带来了很大困难。现有的肝脏肿瘤分割方法，主要应用阈值、区域生长、聚类、活动轮廓模型、图割、机器学习和深度学习等技术。本文将介绍基于级联Dense-UNet和图割的肝脏肿瘤自动分割方法。 本文提出的级联Dense-UNet和图割的肝脏肿瘤自动分割方法，主要分为以下几个步骤。首先，利用级联Dense-UNet进行图像分割，通过构建多层级的密集连接来实现对肝脏肿瘤的精准分割。紧接着，在得到初步分割结果后，利用图割算法进行进一步的精化处理，以获得更加准确的肝脏肿瘤分割结果。通过级联Dense-UNet和图割的结合，可以有效地克服肝脏肿瘤分割过程中的灰度多样、形状不规则、对比度低、边界模糊等难题，提高分割的准确性和稳定性。 针对现有肝脏肿瘤分割方法中存在的不足，本文的方法具有以下几个优点。首先，采用了级联Dense-UNet网络，其密集连接结构可以更好地利用图像特征，从而提高了分割的准确性。其次，引入了图割算法进行后处理，能够有效地克服肝脏肿瘤分割过程中的边界模糊等问题，加强了分割结果的稳定性。另外，通过级联Dense-UNet和图割的协同作用，本文方法不仅提高了肝脏肿瘤分割的准确性和稳定性，而且大大缩短了分割的计算时间。因此，本文提出的级联Dense-UNet和图割的肝脏肿瘤自动分割方法在临床应用中具有很高的实用价值。 在本文的研究中，我们使用了公开数据集来验证所提出方法的有效性。实验结果表明，与传统的肝脏肿瘤分割方法相比，本文方法在分割精度和稳定性上均取得了显著的提升。因此，本文的研究成果为肝脏肿瘤的自动分割提供了一种新的解决方案，对于临床医学影像的自动化分析具有重要的意义。 综上所述，本文提出了基于级联Dense-UNet和图割的肝脏肿瘤自动分割方法，通过实验证明了该方法在肝脏肿瘤分割领域具有很高的准确性、稳定性和实用价值。未来，我们将进一步完善该方法，并探索其在临床实践中的应用前景，为肝脏肿瘤的诊断和治疗提供更多的技术支持。