基于条件分割对抗网络的超声甲状腺结节分割

提出一种基于条件分割对抗网络(conditional segmentation adversarial network, cSegAN)的超声甲状腺结节分割模型。模型由分割器网络和判别器网络两个部分组成，其中分割器网络设计使用一种多扩张率卷积块联合对结节区域进行准确定位，通过学习提取结节深度和浅层特征信息，获得结节区域二值掩膜；判别器网络对比分割结果与金标准之间的差距对分割结果进行评估。经多次对抗训练，实验结果表明，本文所提模型像素精度达到0.953 1,优于其他分割模型，可以更加准确地实现超声甲状腺结节分割。