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申请/专利权人：南京邮电大学

摘要：本发明公开一种三通道级联SEU‑Nets肝肿瘤分割方法，第一级肝脏分割网络从静脉期CT图像中分割出肝脏区域，并根据预设置的阈值将肝脏区域转化为二值的肝脏掩膜；动脉期CT图像、静脉期CT图像和延迟期CT图像与肝脏掩膜进行掩膜运算，获得动脉期肝脏感兴趣区域、静脉期肝脏感兴趣区域和延迟期肝脏感兴趣区域；第二级肿瘤分割网络处理动脉期的肝脏感兴趣区域、静脉期的肝脏感兴趣区域和延迟期的肝脏感兴趣区域，获得动脉期深层图像特征图、静脉期深层图像特征图和延迟期的深层图像特征图；利用特征级联融合对动脉期深层图像特征图、静脉期深层图像特征图和延迟期深层图像特征图进行特征融合，输出肝脏肿瘤分割概率图，本发明提升了肝脏肿瘤的整体分割精度。

主权项：1.一种三通道级联SEU-Nets肝肿瘤分割方法，其特征在于，包括：获取包含肝脏肿瘤的静脉期CT图像、包含肝脏肿瘤的动脉期CT图像和包含肝脏肿瘤的延迟期CT图像；利用第一级肝脏分割网络从静脉期CT图像中分割出肝脏区域，并根据预设置的阈值将肝脏区域转化为二值的肝脏掩膜；利用动脉期CT图像、静脉期CT图像和延迟期CT图像分别与肝脏掩膜进行掩膜运算，获得动脉期的肝脏感兴趣区域、静脉期的肝脏感兴趣区域和延迟期的肝脏感兴趣区域；利用第二级肿瘤分割网络处理动脉期的肝脏感兴趣区域、静脉期的肝脏感兴趣区域和延迟期的肝脏感兴趣区域，获得动脉期深层图像特征图、静脉期深层图像特征图和延迟期的深层图像特征图；利用特征级联融合对动脉期深层图像特征图、静脉期深层图像特征图和延迟期深层图像特征图进行特征融合，并且输出肝脏肿瘤分割概率图；第二级肿瘤分割网络包括用于处理处理动脉期肝脏感兴趣区域的动脉期分割网络、用于处理静脉期肝脏感兴趣区域的静脉期分割网络和用于处理延迟期肝脏感兴趣区域的延迟期分割网络；第一级肝脏分割网络、动脉期分割网络、静脉期分割网络和延迟期分割网络均为SEU-Net网络，SEU-Net网络包括输入端口input、卷积层Conv1-1、SE层1-1、卷积层Conv1-2、SE层1-2、池化层Maxpool-1、卷积层Conv2-1、SE层2-1、卷积层Conv2-1、SE层2-2、池化层Maxpool-2、卷积层Conv3-1、SE层3-1、卷积层Conv3-2、SE层3-2、池化层Maxpool-3、卷积层Conv4-1、SE层4-1、卷积层Conv4-2、SE层4-2、池化层Maxpool-4、卷积层Conv5-1、SE层5-1、卷积层Conv5-2、SE层5-2、上卷积层Upconv-1、卷积层Conv6_1、卷积层Conv6-2、上卷积层Upconv-2、卷积层Conv7-1、卷积层Conv7-2、上卷积层Upconv-3、卷积层Conv8-1、卷积层Conv8-2、上卷积层Upconv-4、卷积层Conv9-1、卷积层Conv9-2、卷积层Conv10-1和输出端口output，输入端口input、卷积层Conv1-1、SE层1-1、卷积层Conv1-2、SE层1-2、池化层Maxpool-1、卷积层Conv2-1、SE层2-1、卷积层Conv2-1、SE层2-2、池化层Maxpool-2、卷积层Conv3-1、SE层3-1、卷积层Conv3-2、SE层3-2、池化层Maxpool-3、卷积层Conv4-1、SE层4-1、卷积层Conv4-2、SE层4-2、池化层Maxpool-4、卷积层Conv5-1、SE层5-1、卷积层Conv5-2、SE层5-2、上卷积层Upconv-1、卷积层Conv6_1、卷积层Conv6-2、上卷积层Upconv-2、卷积层Conv7-1、卷积层Conv7-2、上卷积层Upconv-3、卷积层Conv8-1、卷积层Conv8-2、上卷积层Upconv-4、卷积层Conv9-1、卷积层Conv9-2、卷积层Conv10-1和输出端口output依次连接。

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