Liver segmentation network based on multilayer perceptron and multi-scale feature extraction

doi:10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2023.01.013

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Liver segmentation network based on multilayer perceptron and multi-scale feature extraction

更新时间：2025-09-01

- Liver segmentation network based on multilayer perceptron and multi-scale feature extraction
- Vol. 49, Issue 1, Pages: 105-112(2023)
- 作者机构：
  
  1:上海理工大学健康科学与工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2023.01.013
  CLC： R575;TP391.41
- Published：2023
- 稿件说明：
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Liver segmentation network based on multilayer perceptron and multi-scale feature extraction[J]. 2023, 49(1): 105-112.
DOI：

Liver segmentation network based on multilayer perceptron and multi-scale feature extraction[J]. 2023, 49(1): 105-112. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2023.01.013.

摘要

肝脏精准分割对于肝癌的定位与治疗至关重要，针对肝脏形状尺寸不一以及边缘和病灶区域分割难度较大等问题，提出了一个基于多层感知机和多尺度特征提取的肝脏分割网络(M2U-Net)。该网络分为卷积阶段和多层感知机阶段。在卷积阶段的编码器部分加入挤压激励模块，突出特定的肝脏分割任务，抑制无关背景区域；在多层感知机阶段加入标记化多层感知机模块，减小模型复杂度。过渡层增加了多尺度特征提取模块，适应不同尺度肝脏的分割以及细节区域的分割；在LiTS数据集和东方肝胆医院提供的数据集上的实验结果表明，此分割网络在三个评价指标上结果均优于U-Net、U-Net++和CE-Net等分割网络。

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