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目的为制定放疗计划并评估放疗效果,精确的PET(positron emission tomography)肿瘤分割在临床中至关重要。由于PET图像存在低信噪比和有限的空间分辨率等特点,为此提出一种应用预训练编码器的深度卷积U-Net自动肿瘤分割方法。方法模型的编码器部分用Image Net上预训练的VGG19编码器代替;引入基于Jaccard距离的损失函数满足对样本重新加权的需要;引入了Drop Block取代传统的正则化方法,有效避免过拟合。结果PET数据库共包含1 309幅图像,专业的放射科医师