《表1 肝脏分割网络结构参数》

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《基于级联式三维卷积神经网络的肝肿瘤自动分割》

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肝脏分割网络模型是基于三维数据构建的，相比于二维分割，三维分割能更有效地利用空间信息，使分割结果更加精准。因为CT原始数据大小为512×512×N，直接将原图作为输入计算所需内存会很大，故在此，首先将数据缩放成64×64×64大小作为网络输入。在肝脏分割网络中，一共使用了3种不同扩张率的残差块，扩张率分别为1、2、4。所提出的网络结构一共21层，结构如表1所示，其中第一层是标准的卷积层，接下来是残差块，每一个残差块由两个相同扩张率的卷积层构成，Conv2和Conv3是标准的卷积层。在网络中一共使用了9个残差块，通过扩张卷积的方式增大感受野，而不需要对图像进行下采样，在保证信息不丢失的同时集成了全局信息。通过网络分割结果即可确定肝脏在CT图像中的位置。