结合改进的U-Net和Morphsnakes的肝脏分割

目的 精确的肝脏分割是计算机辅助肝脏疾病诊断和手术规划的必要步骤,但由于肝脏解剖学的复杂性、邻近器官的低对比度和病态等原因,使得肝脏分割在医学图像处理领域仍然是具有挑战性的任务。针对腹部图像器官边界模糊及传统U-Net模型实现端到端的分割时精确度不高等问题,设计了一种基于改进的U-Net （IU-Net）和Morphsnakes算法的增强CT图像肝脏分割方法。方法 首先根据CT图像头文件信息对原始数据进行预处理并构建数据集,然后使用构建好的数据集训练IU-Net,训练过程中使用自定义的Dice层评测图像分割结果的准确率,最后通过OpenCV和Morphsnakes对初始分割结果进行精细分割,最终实现增强CT图像中肝脏的精确分割。结果 实验数据包括200组增强CT,160组用于训练,40组用于测试。本文算法分割准确率达到了94.8%,与U-Net、FCN-8s模型相比,具有更好的分割效果。结论 本文算法可以准确分割增强CT图像中各种形状的肝脏,能够为临床诊断提供可靠依据。