【摘 要】
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针对目前应用于医学影像目标检测的深度学习网络模型仅拥有固定的感受野,无法针对形态尺度差异明显的颈部淋巴结进行有效检测的问题,提出了一种新的基于自适应感受野机制的识
【机 构】
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中北大学大数据学院,山西白求恩医院,山西医科大学第一医院
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针对目前应用于医学影像目标检测的深度学习网络模型仅拥有固定的感受野,无法针对形态尺度差异明显的颈部淋巴结进行有效检测的问题,提出了一种新的基于自适应感受野机制的识别算法,将深度学习首次应用于完全三维医学图像的颈部淋巴结自动识别中。首先,采用半随机采样方法对医学序列图像进行裁剪,生成基于网格的局部图像块及对应真值标签;然后,通过局部图像块及标签构建并训练基于自适应感受野机制的DeepNode网络;最后,利用预训练的DeepNode网络模型进行预测,通过输入整体序列图像,可以端到端且快速地获得整体序列对应的颈
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