典型文献
基于3D全卷积网络的腹部动脉CTA分割算法
文献摘要：
目前卷积神经网络已成为腹部动脉血管分割领域的研究热点,但经典的卷积网络存在分割精度低和分割血管不连续的问题.为此,文中提出了基于改进3D全卷积网络的腹部动脉血管分割算法.该方法在网络的编码路径上构造不同尺度的侧输入,并将侧输入卷积后的图像与下采样卷积后的图像进行融合,提取更多的特征信息.同时,网络中嵌入了新的多尺度特征提取模块,该模块将通道注意力与密集扩张卷积进行了融合,有效地捕获了更高层次的特征信息.对腹部动脉血管进行分割的结果表明,与其他分割方法相比,所提方法在直观性和定量性上均有提高,证明了该方法能够提升血管分割精度.
文献关键词：
医学图像处理;计算机断层扫描;腹部血管分割;3D卷积神经网络;密集扩张卷积;通道注意力机制;多尺度特征融合
中图分类号：
作者姓名：
纪玲玉;高永彬;赵呈陆;汤先华;徐凯成;徐嘉诚
作者机构：
上海工程技术大学 电子电气工程学院,上海201620
文献出处：
引用格式：
[1]纪玲玉;高永彬;赵呈陆;汤先华;徐凯成;徐嘉诚-.基于3D全卷积网络的腹部动脉CTA分割算法)[J].电子科技,2022(03):38-44
A类：
密集扩张卷积,腹部血管分割
B类：
全卷积网络,CTA,分割算法,动脉血,编码路径,不同尺度,下采样,特征信息,多尺度特征提取模块,分割方法,直观性,医学图像处理,计算机断层扫描,通道注意力机制,多尺度特征融合
AB值：
0.172408
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