一种基于深度学习的CT图像肝脏肿瘤区域自动分割方法

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的CT图像肝脏肿瘤区域自动分割方法，包括：(1)对训练数据进行预处理，包括图像裁剪和窗宽、窗位调整；(2)构建一种新的融合残差模块和注意力机制的U形深度卷积网络模型；(3)结合Dice与二元交叉熵构建网络的损失函数；(4)采用预处理后的训练数据进行网络训练；(5)对测试图像进行预处理，并利用训练好的网络分割其中的肝脏肿瘤区域。本发明是一种全自动的肝脏肿瘤分割方法，通过图像预处理以及在Unet网络中引入了残差模块与注意力机制，解决了肝脏肿瘤、分割中分割边界模糊，小型肿瘤难以检出的难题，有效提升了肝脏肿瘤的分割精度。