基于RV-FCN的CT肝脏影像自动分割算法
来源：计算机工程杂志2019年第7期北京时间：
作者：张杰妹, 杨词慧
单位：南昌航空大学 信息工程学院, 南昌 330063
摘要：由于肝脏的大小、形状因人而异，且CT影像中肝脏与其毗邻器官的灰度对比值较低，难以精准地判断肝脏影像的边界信息。为此，提出一种基于全卷积神经网络（FCN）的改进算法，在FCN的基础上引入残差和VGG-16网络，得到肝脏影像的初始分割结果。引入批归一化和PReLU激活函数，提高网络的泛化能力和收敛速度。采用条件随机场方法，进一步优化分割结果，提高分割准确率。通过VTK和ITK系统对二维肝脏影像进行三维重建。在3DIRCADb数据集上的实验结果验证了该算法的有效性和高效性。
关键词：肝脏分割,全卷积神经网络,残差网络,批归一化,条件随机场
基金资助：国家自然科学基金青年项目（61402218）；江西省教育厅科学基金（GJJ180516）；江西省图像处理与模式识别重点实验室开放基金（TX201304002）。
