【摘 要】
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准确分割左心室是评价心脏功能的根本保障,然而,在心脏图像中左心室区域与背景区域对比不明显、边界模糊并且大部分图像中存在噪声,左心室的准确分割成为一个挑战性问题。本文中我们利用神经网络中的数据增强方法来解决医学图像标签样本数量不足的问题,针对心脏磁共振图像中存在的前景背景比例不平衡问题,提出了一个结合U-net卷积神经网络和焦点损失函数的模型,用于心脏磁共振成像的左心室分割。并提出了一种双层优化方法
【出 处】
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第31届中国过程控制会议（CPCC 2020）摘要集
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准确分割左心室是评价心脏功能的根本保障,然而,在心脏图像中左心室区域与背景区域对比不明显、边界模糊并且大部分图像中存在噪声,左心室的准确分割成为一个挑战性问题。本文中我们利用神经网络中的数据增强方法来解决医学图像标签样本数量不足的问题,针对心脏磁共振图像中存在的前景背景比例不平衡问题,提出了一个结合U-net卷积神经网络和焦点损失函数的模型,用于心脏磁共振成像的左心室分割。并提出了一种双层优化方法对模型中的参数进行优化,并采用状态转移算法进行超参数的优化。实验表明,该方法提高了左心室的分割精度,在公共数据集上取得了显著的分割效果。
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