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介绍了使用率较高的深度学习基础网络的结构模型及常用改进方法,阐述了使用深度学习神经网络对MRI及CT图像中的脑部、肺部、肝脏、胰腺、前列腺等器官进行自动分割的研究进展。指出了未来应更多关注3D图像分割和少样本训练,开发更适用的网络结构,以提高器官分割准确性和分割效率。
基于深度学习的器官自动分割研究进展
【摘 要】
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介绍了使用率较高的深度学习基础网络的结构模型及常用改进方法,阐述了使用深度学习神经网络对MRI及CT图像中的脑部、肺部、肝脏、胰腺、前列腺等器官进行自动分割的研究进展
【机 构】
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武汉大学物理科学与技术学院,解放军总医院第一医学中心放疗科,北京大学国际医院
【出 处】
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医疗卫生装备
【发表日期】
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2020年1期
【基金项目】
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国家自然科学基金(61671204);解放军总医院临床科研扶持基金(2017FC-TSYS-3027)
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