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基于回归的X线胸片肺野自动分割算法

《移动信息》2020年 第04期 | 殷保才;王凤艳;程虎 科大讯飞股份有限公司,安徽合肥230088

摘 要:X线胸片中肺野的精确定位与区分是X线胸片辅助诊断系统的必要步骤,它在准确定位不同肺野位置后可以与病灶检测模块相结合并输出自动化报告,从而辅助医生进行诊断。基于此,提出一种基于回归的肺野分割算法,能够快速准确地完成肺野分割。在临床试验中,对比多种分割及分类算法,该算法具有更高的准确率和灵敏度。

【分 类】 【工业技术】 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工) > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
【关键词】 X线胸片 肺野分割 胸片自动化报告系统
【出 处】 《移动信息》2020年 第04期 97-98页 共2页
【收 录】 中文科技期刊数据库

【参考文献】
[1]Rajpurkar P,Irvin J,Zhu K,et al. CheXNet: Radiologist-Level Pneumonia Detection on Chest X-Rays with Deep Learning[EB/OL]. https://arxiv.org/pdf/1711.05225.pdf .2017.[2]秦子亮,李朝锋.基于卷积神经网络的胸片肺野自动分割[J]. 传感器与微系统,2017(10):64-66.[3]He K,Zhang X,Ren S,et al. Deep Residual Learning for Image Recognition[C]// 2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR),2016.[4]Chen L C,Papandreou G,Kokkinos I,et al. Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets and Fully Connected CRFs[J]. Computer Science,2014(4):357-361.[5] Ronneberger O,Fischer P,Brox T.U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation[C]// International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention. Springer,Cham,2015.

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