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前列腺MR图像的自动分割已被广泛应用于前列腺癌的诊断和治疗过程中,然而,由于前列腺的形状变化显著且与相邻组织的对比度低,传统的分割方法仍存在精度低、速度慢等缺点。生成对抗网络GAN在计算机视觉任务中展示出了优越的性能,因此提出了一种使用对抗学习的概念来训练分割网络的方法,实现前列腺MR图像端到端的自动分割。模型框架主要由分割网络和判别网络构成,分割网络生成分割预测图,判别网络判断输入来自真实标签还是分割预测。同时,在分割网络中集成了感受野模块RFB来获取和融合深度特征的多尺度信息,提高特征的识别率和