融合傅里叶变换和可学习矩阵的肝脏肿瘤CT图像分割

邵虹; 张雨

doi:10.16103/j.cnki.21-1583/n.2025.02.008

沈阳大学学报（自然科学版） ›› 2025, Vol. 37 ›› Issue (02) : 147 -154+161. DOI: 10.16103/j.cnki.21-1583/n.2025.02.008

融合傅里叶变换和可学习矩阵的肝脏肿瘤CT图像分割

邵虹, 张雨

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摘要

为实现肝脏肿瘤的精确自动分割，构建了一种融合残差注意力的3D深度U形网络用以分割肝脏，以减少背景中其他器官对肿瘤分割的影响。在肝脏分割的基础上，提出了一个融合傅里叶变换和可学习矩阵的门控装置，该装置在过滤无用信息的同时更好地处理边缘部分，提高了模型对肿瘤边缘信息的辨别能力。结果表明，该算法在肝脏肿瘤分割中取得了良好的效果，重合率(dice similarity coefficient, DSC)为78.99%,较3D U-Net模型提高了7.15%,提升了肝脏肿瘤的分割精度，同时具有良好的泛化性能。