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在計(jì)算機(jī)斷層掃描（CT）圖像中肝臟與相鄰器官灰度值近似，且不同患者的肝臟輪廓存在差異性，導(dǎo)致肝臟CT圖像的精確分割成為醫(yī)學(xué)圖像處理中的難題之一。為實(shí)現(xiàn)肝臟CT圖像的自動分割，構(gòu)建一種層間上下文級聯(lián)式的全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 HC-CFCN。利用第1級網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)肝臟輪廓的粗略分割，并將其分割結(jié)果與原始CT圖像、肝臟能量圖共同作為第2級網(wǎng)絡(luò)的輸入，優(yōu)化分割結(jié)果。在LiTS數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與U-NetFCN+3DCRF和V-Net模型相比，HC-CFCN模型的分割精度較高。
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