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医学图像主要包括CT、MRI、X线、超声等，其中超声检查价格低，对软组织成像效果好，对人体基本无伤害，目前临床已广泛应用。超声图像分割对后期图像分析有很大作用，可为临床诊断及放疗摆位等提供参考。本文就超声图像分割的传统方法、基于形变模型的分割方法及结合深度学习方法的研究进展进行综述。
超声图像分割的研究进展
【摘 要】
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医学图像主要包括CT、MRI、X线、超声等，其中超声检查价格低，对软组织成像效果好，对人体基本无伤害，目前临床已广泛应用。超声图像分割对后期图像分析有很大作用，可为临床诊断及放疗摆位等提供参考。本文就超声图像分割的传统方法、基于形变模型的分割方法及结合深度学习方法的研究进展进行综述。
【机 构】
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常州大学微电子与控制工程学院
【出 处】
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临床超声医学杂志
【发表日期】
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2022年06期
【基金项目】
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常州市医学物理重点实验室项目（CM20193005）； 江苏省卫健委面上项目（M2020006）；
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