乳腺癌腋窝淋巴结超声图像分割算法研究
Journal of Nanjing Normal University(Natural Science Edition)（2021）
摘要
腋窝淋巴结是乳腺癌常见的转移位置,超声图像是腋窝淋巴结转移的主要检查方式之一.当前,腋窝淋巴结超声图像分割因其自身的噪声多、特征复杂等特点,使得其分割准确率还有待提高.本文提出了一种基于腋窝超声的新型分割算法U-net-MDSC,该算法采用解码和编码的方式自动分割腋窝淋巴结,针对超声图像尺寸小、分辨率低的问题,减少了网络中不必要的下采样结构;针对编码过程中语义信息丢失较多的特点,采用了密集跳连接结构来充分提取图像特征,可提供淋巴结的定位、大小等信息.为检验算法的有效性,本文将提出的算法在356个病人的腋窝淋巴结超声图像上进行验证,结果显示算法在测试集上交并比达到了0.838,Dice系数达到了0.903.
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