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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>醫(yī)療電子>基于全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的肝臟CT圖像掃描

      基于全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的肝臟CT圖像掃描

      2021-06-02 | pdf | 1.99 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　在計算機斷層掃描（CT）圖像中肝臟與相鄰器官灰度值近似，且不同患者的肝臟輪廓存在差異性，導致肝臟CT圖像的精確分割成為醫(yī)學圖像處理中的難題之一。為實現(xiàn)肝臟CT圖像的自動分割，構建一種層間上下文級聯(lián)式的全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型 HC-CFCN。利用第1級網(wǎng)絡實現(xiàn)肝臟輪廓的粗略分割，并將其分割結果與原始CT圖像、肝臟能量圖共同作為第2級網(wǎng)絡的輸入，優(yōu)化分割結果。在LiTS數(shù)據(jù)集上的實驗結果表明，與U-NetFCN+3DCRF和V-Net模型相比，HC-CFCN模型的分割精度較高。

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