基于多阶段逐步精细方式的肾脏与肿瘤分割方法

针对腹部增强扫描成像中，因图像对比度偏低，肾脏与肿瘤的边界模糊带来自动分割困难的问题，提出一种基于多阶段逐步精细方式的肾脏与肿瘤分割方法。首先，建立一个加入残差连接的U-Net网络对肾脏进行预分割；然后，利用加入密集连接的U-Net网络对肾脏和肿瘤细分割，后一阶段根据前一阶Maternal immune activation段分割结果得到的最大包围矩来对输入图像进行裁剪，通过裁剪可以获取肾脏更准确的位置特征，当Dice系数无提高时，结束细分；同时加入基于三维连通区域的后处理操作，用于假阳性分割结果的去除；最后，Dice系数最高的阶段结果作为最终分割结果。实验结果表明，所提方法在腹部增强计算机断层扫描（CT）图像KiMDV3100溶解度TS19数据集上，肾脏和肿瘤的Dice系数分别达到0.9681、0.8632，同时在从医院采集到的数据上进行测试，肾脏和肿瘤的Dice系数分别达到0.9255、0.8538。可见所提方法能有效对肾脏与肿瘤进行分割，且模型具有较好的泛化能力，分割结果可BLZ945作用以帮助医生制定完善的手术治疗计划。