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摘要
由于肝脏血管结构复杂，与周围组织对比度低，从CT影像中对肝脏血管的准确分割比较困难。因此，提出一种基于改进的三维全卷积神经网络V-Net的肝脏血管分割方法。针对肝脏血管的特性对基础网络结构进行改进；在网络的编码器与解码器之间引入金字塔卷积块，提高网络定位能力；在网络中引入多分辨率深度监督，即在不同监督路径下训练特定分辨率目标，使每条路径参数独立更新而互不干扰，从而得到更鲁棒的分割。通过将不同分辨率特征图融合，预测整体分割结果。实验结果表明，改进的V-Net网络相比于原网络分割性能显著提高，可自动准确分割出CT影像中的肝脏血管，且具有较强的鲁棒性。
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