基于 VGG-Net 的 X 射线全脊柱冠状面图像分割方法

在计算机辅助脊柱图像分析和疾病诊断应用中,从X 射线脊柱图像中自动分割脊柱和椎骨是一个关键且具有挑战性 的问题。为进一步提升脊柱图像分割精度,提出一种基于 VGG-Net 改进的模型。首先,将 VGG16 网络去掉了后面的全连接 层,用作 U-Net 的特征提取网络;其次,为了增强图像的细节信息,在特征提取网络引入小波分解模块;最后,在上采样网络中 设计了一种逐像素相减的自空间注意力模块(SUB-SSAM) 机制,进一步提高网络模型识别关键特征的能力。实验结果表明, 改进后的模型相较于原VGG-Net 模型在平均交并比(mloU) 上提高了2.39%、召回率(recall)提高了0.96%、准确率(accura- cy)提高了1.31%,训练的该网络模型可以定位到每一块椎骨,准确分割椎体区域。