南京邮电大学学报(自然科学版)

作者：乔　艳,苑金辉,谢文鑫,胡晓飞

单位：南京邮电大学地理与生物信息学院，江苏南京　２１００２３南京邮电大学通信与信息工程学院，江苏南京　２１０００３南京邮电大学通信与信息工程学院，江苏南京　２１０００３南京邮电大学地理与生物信息学院，江苏南京　２１００２３

关键词：左心室分割； 心脏ＭＲ 图像； Ｕ?Ｎｅｔ 网络； 形态学操作； 图割

基金：国家自然科学基金（６１７７１２５１）和江苏省自然科学基金（ＢＫ２０１７１４４３）资助项目

为了从心脏ＭＲ 图像中分割出左心室，提出了一种基于Ｕ-Ｎｅｔ 网络的图割后处理算法。先训练Ｕ-Ｎｅｔ 网络分割网络得到概率图，接着采用图割算法进行后处理。为了减少图割算法运行时间，采用图像形态学操作去除无需后处理区域，只保留分割结果的边缘区域进行图割优化。采用Ｄｉｃｅ系数和召回率这两种评价指标，在Ｓｕｎｎｙｂｒｏｏｋ 数据集上的实验结果表明，该算法结果的边缘更接近标准分割结果，且具有较高的Ｄｉｃｅ 系数、召回率和时间效率。

来源：2021年第2期

《南京邮电大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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