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摘要
针对现有肝脏图像分割方法存在分割精度较低的问题,提出一种改进U-Net的肝脏分割方法。该方法对U-Net结构做出以下改进,即引入改进的残差模块、重新设计跳跃连接,然后采用混合损失函数,从而提高特征信息的利用率,减少编码器和解码器之间的语义差异,缓解类不平衡的问题并且加快网络收敛。在CodaLab组织提供的公共数据集LITS(Liver Tumor Segmentation)上的实验结果表明,利用该方法达到的Dice相似系数值、敏感度、交并比分别为93.69%、94.87%和87.49%。相比于U-Net和Attention U-Net等分割方法,该方法分割出的肝脏区域结果更加准确,取得了更好的分割性能。
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