基于改进U-Net的下肢骨骼CT图像分割

针对骨骼CT图像对比度较低、特征不明显、现有算法对骨骼特征提取不充分的问题,本文提出了一种基于U-Net的改进网络来实现骨骼数据的精确分割.在网络编码阶段,使用密集连接的空洞卷积模块加强骨骼特征的提取;在网络解码阶段,使用结合注意力机制的融合模块充分利用空间信息与语义信息,改善骨骼信息丢失的问题.改进算法在人体下肢骨骼CT数据集中Dice系数达89.44％,IoU系数达80.55％.与U-Net模型相比,Dice系数提高了5.1％,IoU系数提高了7.63％.实验结果表明,提出的优化算法对下肢骨骼CT图像可以达到精确分割的效果,对骨科疾病的治疗与术前规划提供了参考.