摘要
乳腺肿块分割的任务是在感兴趣区域内区分出肿块和正常组织。目前常用的病变分割算法主要包括区域生长等传统算法和全卷积网络等深度学习方法,这些算法都忽略肿块分割的一个特异性。和自然场景中明显的梯度边缘相比,乳腺肿块和背景的边缘是渐变的。标注的边缘不足够准确,训练过程中边缘周围错误标注的像素会影响网络的训练。因此,本文提出了基于腐蚀损失的肿块分割算法。利用形态学腐蚀操作生成计算损失的掩码,使错误可能性高的边缘周围部分不参与损失的计算,将其结合到全卷积加条件随机场的网络中。边缘模糊的特性存在于多种医学图像中,本文的方法具有普适性,可应用于其他医学病变的分割算法。
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