基于多尺度視覺信息和非局部目標(biāo)挖掘的腫瘤分割

摘要： 從計算機斷層掃描(CT)中準(zhǔn)確分割各種臨床病變是腫瘤學(xué)成像的關(guān)鍵任務(wù)。然而,現(xiàn)有分割框架均是針對某種特定類型疾病設(shè)計的,且對于精確分割視覺上不顯著的小范圍腫瘤仍然極具挑戰(zhàn)性。為此,通過模仿臨床醫(yī)生的診斷行為,提出基于多尺度視覺信息和非局部目標(biāo)挖掘的非顯著小腫瘤分割框架。該框架首先結(jié)合尺度空間理論提取1.0×、0.5×、1.5×尺度下的差異化特征。然后,使用尺度融合模塊分層融合特... （共8頁）