基于多尺度残差网络的脊柱CT图像分割算法

王徽; 陈汉清; 金顺楠; 童睿; 周迪斌

doi:10.19926/j.cnki.issn.1674-232X.2023.03.172

杭州师范大学学报（自然科学版） ›› 2024, Vol. 23 ›› Issue (6) : 595 -602. DOI: 10.19926/j.cnki.issn.1674-232X.2023.03.172

基于多尺度残差网络的脊柱CT图像分割算法

王徽, 陈汉清, 金顺楠, 童睿, 周迪斌

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摘要

为提升脊柱计算机断层扫描(computed tomography, CT)图像的分割精度，提出了一种基于U-Net网络的优化分割方法.该方法在特征提取阶段采用多尺度残差网络优化结构，改善图像特征提取质量.同时，在上采样过程中采用注意力模块，用于优化骨骼边缘信息的提取.实验结果表明，该算法的Dice系数、准确率、精度及召回率分别达到了95.82%、99.62%、96.05%和99.83%,均高于同类算法，有效提升了脊柱CT图像的分割质量.