Ван Юйцянь, Аксенов С. В.

МОДЕЛЬ СЕГМЕНТАЦИИ ОПУХОЛИ КОЛОРЕКТАЛЬНОГО РАКА НА ОСНОВЕ DU-NET

Резюме: Колоректальный рак является одним из самых распространенных злокачественных опухолей пищеварительного тракта, и его заболеваемость ежегодно растет. Хирургия является единственным способом радикального лечения для пациентов с колоректальным раком, и точное извлечение области опухоли является необходимым предварительным условием для операции. Для решения проблемы обработки огромных объемов данных КТ-изображений колоректального рака, а также снижения уровня ошибок и пропусков в диагнозах врачей, в данной работе предлагается метод сегментации на основе U-net, который позволяет точно извлекать область опухоли колоректального рака, получать маскированные изображения, вычислять коэффициент Дайса и проводить анализ сходства, что предоставляет рекомендации для диагностики и хирургии врачей.

Ключевые слова: колоректальный рак; обработка данных; точная сегментация; u-net; коэффициент дайса.

Wang Yuqian, S.V. Aksyonov

DU-NET BASED COLORECTAL CANCER TUMOR SEGMENTATION MODEL

Summary: Colorectal cancer is one of the most common malignant tumors of the digestive tract, with an increasing incidence rate year by year. Surgery is the only curative option for colorectal cancer patients, and the precise extraction of the tumor area is an essential prerequisite for surgery. To address the challenges of processing massive amounts of CT imaging data of colorectal cancer and reducing the misdiagnosis and missed diagnosis rates by doctors, this paper proposes a U-net based segmentation method to accurately extract the colorectal cancer tumor area, obtain mask images, calculate the Dice coefficient, and perform similarity analysis, providing references for doctors› diagnosis and surgery.

Keywords: Colorectal cancer; Data processing; Precision segmentation; U-net; Dice coefficient.

DOI: 10.34219/2078-8320-2025-16-4-75-82