南方医科大学学报

作者：慕光睿,杨燕平,高耀宗,冯前进

目的 研究一种基于三维卷积神经网络的CT图像头颈部危及器官分割算法。方法 本文构建了一个基于V-Net模型的头颈部危及器官自动分割算法。为了增强分割模型的特征表达能力，将SE（Squeeze-and-Excitation）模块与V-Net模型中残差卷积模块相结合，提高与分割任务相关性更大的特征通道权重；采用多尺度策略，使用粗定位和精分割两个级联模型完成器官分割，其中输入图像在预处理时重采样为不同分辨率，使得模型分别专注于全局位置信息和局部细节特征的提取。结果 我们在头颈部22个危及器官的分割实验表明，相比于已有方法，本文提出的方法分割平均精度提升了9%，同时平均测试时间从33.82 s降低至2.79 s。结论 基于多尺度策略的三维卷积神经网络达到了更好的分割精度，且耗时极短，有望在临床应用中提高医生的工作效率。

来源：2020年第04期

《南方医科大学学报》期刊编辑部

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