基于 DICOM RT 的医学图像 3D 语义分割：利用 3D UNet 技术实现高效 CT 图像分析，无需额外耗时...

简介：
本研究采用3D UNet技术对DICOM RT医学影像进行三维语义分割，旨在提升CT图像的自动分析效率与精度，减少人工干预。 当使用体积图像进行深度学习时，标记数据是一个很大的挑战。在放射治疗领域，CT图像中的人体、器官及GTV（临床靶区）等区域会被定义并存储于DICOM RT的RT-Structure中。这些数据主要用于制定治疗计划，但也可以利用它们作为标签来加速深度学习的工作流程。通过演示可以了解如何将RT-Structure的数据转换为可用于训练3D UNet模型的标注信息，并在MATLAB上进行语义分割的学习过程。 医学图像中的3D深度学习面临的主要挑战在于标记工作复杂且耗时。放射治疗领域中，CT影像中标记的人体、器官和肿瘤等区域由DICOM RT结构化数据管理。虽然这些数据最初是为了制定治疗计划而创建的，但提取出的相关区域信息也可以作为深度学习任务中的标签使用。通过演示可以了解如何将RT-Structure的数据转换为适合于深度学习的形式，并掌握直到用于训练3D UNet模型为止的所有流程步骤。