基于 VGG-Net 的 X 射线全脊柱冠状面图像分割方法
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TP391.4

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山西省应用基础研究计划项目(201901D111153)、生物医学成像与影像大数据山西省重点实验室开放研究基金项 目资助


Segmentation method of X-ray whole spine coronal image based on VGG-Net
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    摘要:

    在计算机辅助脊柱图像分析和疾病诊断应用中,从X 射线脊柱图像中自动分割脊柱和椎骨是一个关键且具有挑战性 的问题。为进一步提升脊柱图像分割精度,提出一种基于 VGG-Net 改进的模型。首先,将 VGG16 网络去掉了后面的全连接 层,用作 U-Net 的特征提取网络;其次,为了增强图像的细节信息,在特征提取网络引入小波分解模块;最后,在上采样网络中 设计了一种逐像素相减的自空间注意力模块(SUB-SSAM) 机制,进一步提高网络模型识别关键特征的能力。实验结果表明, 改进后的模型相较于原VGG-Net 模型在平均交并比(mloU) 上提高了2.39%、召回率(recall)提高了0.96%、准确率(accura- cy)提高了1.31%,训练的该网络模型可以定位到每一块椎骨,准确分割椎体区域。

    Abstract:

    Automatic segmentation of the spine and vertebrae from X-ray spine images is a crucial and challenging task in computer-aided spine image analysis and disease diagnosis applications.To further improve the accuracy of spine image segmentation,this paper proposes an improved model based on VGG-Net.Firstly,the VGG16 network is modified by removing the fully connected layers and used as the feature extraction network for U-Net.Secondly,to enhance the detail information of the images,a wavelet decomposition module is introduced into the feature extraction network. Finally,a self-subtracted spatial self-attention module(SUB-SSAM)mechanism is designed in the upsampling network to enhance the network's ability to identify key features.Experimental results show that the improved model achieves a 2.39%improvement in mean intersection over union(mloU),a 0.96%improvement in recall,and a 1.31% improvement in accuracy compared to the original VGG-Net model.The trained network model can accurately locate each vertebra and segment the vertebral area.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

申学泉,张 勇,张润杰,石琼芳,宋宇锋,张 权.基于 VGG-Net 的 X 射线全脊柱冠状面图像分割方法[J].国外电子测量技术,2024,43(1):135-140

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  • 在线发布日期: 2024-05-28
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