应用科学学报 ›› 2017, Vol. 35 ›› Issue (1): 99-106.doi: 10.3969/j.issn.0255-8297.2017.01.011
戴修斌1, 邓黄健2, 刘代富1, 刘可1, 周青蓉1
收稿日期:
2016-08-07
修回日期:
2016-10-08
出版日期:
2017-01-30
发布日期:
2017-01-30
作者简介:
戴修斌,博士,副研究员,研究方向:医学图像处理、机器学习,E-mail:daixb@njupt.edu.cn
基金资助:
国家自然科学基金(No.31671006)资助
DAI Xiu-bin1, Deng Huang-jian2, LIU Dai-fu1, LIU Ke1, ZHOU Qing-rong1
Received:
2016-08-07
Revised:
2016-10-08
Online:
2017-01-30
Published:
2017-01-30
摘要:
为了实现CT计划图像中前列腺的自动分割,提出一种基于群体CT计划图像的多任务前列腺分割方法.将群体CT计划图像分别映射到不同参考图像空间,形成多个训练任务.利用随机森林算法和自动上下文模型训练出一系列随机森林分类器,将分类器作用在待分割CT计划图像上获得多个分类概率图,最后使用多数投票法求得最终分割结果.实验表明,与单任务分割方法相比,基于群体CT图像的多任务分割能有效提高CT计划图像中前列腺的分割准确率.
中图分类号:
戴修斌, 邓黄健, 刘代富, 刘可, 周青蓉. 利用群体CT计划图像的多任务前列腺自动分割[J]. 应用科学学报, 2017, 35(1): 99-106.
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