研究目的
为在低剂量胸部CT扫描中实现自动肺部分割，开发一种卷积深度与宽网络（CDWN），以改进依赖手工特征的传统方法。
研究成果
所提出的CDWN模型能以高精度和一致性有效地从胸部CT扫描中分割肺区域，其表现优于传统方法和最先进技术。该模型的成功归功于深度宽网络架构，它能直接从数据中学习关键特征。
研究不足
CDWN模型的性能取决于超参数的选择和标注训练数据的可用性。未来的工作可以聚焦于开发一种通用模型，该模型能自动寻找合适的超参数，并扩展至无标签数据集的无监督学习。
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基于卷积深度宽网络（CDWN）的低剂量胸部CT扫描自动肺部分割
DOI：10.1007/s00521-018-3877-3
期刊：Neural Computing and Applications
出版年份：2018
更新时间：2025-09-23 15:21:01
摘要：
计算机断层扫描（CT）成像是诊断肺部相关病症的首选影像学手段。自动肺部分割是开发胸部CT图像计算机辅助诊断系统最常见的先决条件。本文提出一种卷积深度宽网络（CDWN），用于从胸部CT扫描中分割肺区以实现进一步医学诊断。早期肺部分割技术依赖人工设计特征，其性能取决于所采用的分割特征。本模型通过两个阶段实现完整CT扫描的自动肺部分割：(1) 在卷积层学习提取层次化特征表示所需的滤波器；(2) 通过可学习反卷积层进行空间特征的密集预测。该模型使用LIDC-IDRI数据库中的低剂量胸部CT扫描图像进行训练和评估，在20张测试图像的肺区分割任务中达到平均Dice系数0.95、准确率98%，且所有测试图像均保持稳定结果。实验数据证实，相较于其他先进肺部分割方法，本方案具有更优性能。
作者：
S. Akila Agnes，J. Anitha，J. Dinesh Peter
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