【摘 要】
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为了从心脏MR图像中分割出左心室，提出了一种基于U-Net网络的图割后处理算法。先训练U-Net网络分割网络得到概率图，接着采用图割算法进行后处理。为了减少图割算法运行时间，采用图像形态学操作去除无需后处理区域，只保留分割结果的边缘区域进行图割优化。采用Dice系数和召回率这两种评价指标，在Sunnybrook数据集上的实验结果表明，此算法结果的边缘更接近标准分割结果，且具有较高的Dice系数、召
【机 构】
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南京邮电大学地理与生物信息学院,南京邮电大学通信与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61771251),江苏省自然科学基金(BK20171443)资助项目。
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为了从心脏MR图像中分割出左心室，提出了一种基于U-Net网络的图割后处理算法。先训练U-Net网络分割网络得到概率图，接着采用图割算法进行后处理。为了减少图割算法运行时间，采用图像形态学操作去除无需后处理区域，只保留分割结果的边缘区域进行图割优化。采用Dice系数和召回率这两种评价指标，在Sunnybrook数据集上的实验结果表明，此算法结果的边缘更接近标准分割结果，且具有较高的Dice系数、召回率和时间效率。
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