肿瘤分割相关论文
目的:癌症是导致人类死亡的主要原因之一,严重阻碍着人类平均寿命的提高。放射治疗是一种常用的癌症治疗手段。放射治疗计划的制定......
根据流行病学调查,肝癌是世界范围内的最为普遍的癌症之一,且近年的发病率持续升高。在计算机辅助治疗过程中,肝脏和肿瘤目标分割......
精确的肝脏和肝脏肿瘤自动分割方法在帮助医生对肝癌诊断、治疗和以及在术后观察都具有重要的意义。由于卷积的局部性，现有的基于卷......
乳腺癌作为女性多发的癌症疾病之一,其发病率逐年上升且发病人群逐渐年轻化。早期的发现与干预治疗对于提升病人存活率具有重要意......
肝脏是人体内脏中最大的器官,目前肝癌是世界上仅次于肺癌的第二大癌症,严重影响人类的生命健康。针对肝癌的治疗方案,目前最有效......
肝脏是人体内肿瘤的高发器官之一,恶性肝脏肿瘤（即肝癌）正严重威胁人类的生命健康。在肝脏肿瘤的临床诊断中,计算机断层扫描（CT）是常用......
肝癌是全球最常见且死亡率高的癌症之一。肝癌的微小肿瘤很难被及时发现是造成死亡率高的最主要原因。目前,磁共振成像（Magnetic Re......
脑胶质瘤是一种恶性脑肿瘤,其发病率和死亡率较高。医生通常通过多模态的磁共振影像进行病灶区域的识别和切除。较大的切除区域能......
肝癌的发病率和死亡率是目前世界上最高的病症之一,早期的肝癌诊断最重要的前提是对肝脏和肿瘤进行分割,但是,由于肝脏的形状不规......
生物医学图像处理是人工智能和计算机视觉的一个交叉研究领域,提供了复杂和自动化的技术,以解决问题并提升性能。这对于医生利用先......
当前全球各类癌症的发病率正以快速增长的趋势严重威胁着人类的生命健康。据2021年2月世界卫生组织报道,全部癌症的发病率中乳腺癌......
目的 近年来随着医院PACS 影像系统的普及，越来越多的医学影像诊断工作给临床医生带来了极大的挑战。另一方面，随着深度学习在多个方......
近年来，肝癌已严重危害人类的身体健康。上腹部CT作为检查肝癌的常规手段之一，方便医生对肝癌进行诊断和提供合理的治疗方案。肝部肿......
胶质瘤是大脑和脊髓胶质细胞癌变所产生的、最常见的原发性颅脑肿瘤。从多模态MRI中对胶质瘤组织进行可靠的分割具有很重要的临床......
膀胱癌是泌尿系统最常见的恶性肿瘤,也是目前花费最高的癌症之一。肿瘤的分割在疾病的辅助诊断、治疗规划中具有重要意义。传统的......
乳腺癌是当今女性多发的癌症疾病之一,且发病率逐年上升。尽早发现乳腺癌并配以合理的治疗手段对于提升病发人群存活率具有重要意......
现代医学影像技术和数据挖掘方式的不断进步促进了影像组学分析的兴起。作为一种新兴的研究工具,影像组学从各种医学影像感兴趣区......
计算机辅助诊断(CAD)系统越来越多的应用于临床乳腺超声检查中,乳腺超声图像肿瘤分割在CAD系统中扮演着关键角色,决定最终的分析质......
目的乳腺癌是常见的高发病率肿瘤疾病,早期确诊是预防乳腺癌的关键。为获得肿瘤准确的边缘和形状信息,提高乳腺肿瘤诊断的准确性,......
乳腺癌是目前在女性范围内最常见的肿瘤之一，已经引起越来越多的关注。超声诊断是目前仍然是国内乳腺普查中应用得最为广泛的手段。......
目的:图像中目标的识别与分割一直是图像处理的研究热点。本文针对超声图像提出了一种新的基于超像素区域特征的肿瘤识别分割算法......
目的本文采用sigmoid函数模拟平滑噪声强度轮廓,提出一种图像分割混合算法,并将其用于低对比度的CT/MR肿瘤图像。方法首先,联合使......
目的:提取医学图像中肿瘤区域,用以测量肿瘤体积问题。方法:提出一种基于GACV(Geodesic-Aided C-Vmethod)的交互式模型。该模型首......
我们针对医学辅助诊断系统中从MR图像分割脑肿瘤的问题，改进了区域竞争算法，并利用它实现了医学图像序列间的连续自动分割，特别是脑肿......
目的提出一种基于混合核函数SVM模型参数优化的多模态MRI图像肿瘤分割方法。方法对多模态MRI图像中单一模态的特征信息,分别使用混......
为了提高脑部肿瘤的磁共振成像(MRI)在肿瘤分割方面的精度和分割效率,提出了自适应阈值蚁群模糊聚类算法(TSAG_PnFCMS)。针对传统......
准确高效的乳腺超声病灶提取技术具有重要应用价值,但超声图像灰度不均匀、伪影重、噪声强、乳腺病灶区域与周围组织相似度较高等......
利用改进的CV模型检测肝脏肿瘤轮廓。首先使用混合高斯模型以及基于阈值的方法,将复杂背景图像分为目标以及多个背景,然后将所有背......
乳腺癌是导致女性癌症死亡的主要原因,其治疗的关键是早期诊断。乳腺超声检查是目前筛查乳腺癌最理想的诊断方法之一,但是诊断高度......
随着深度学习技术的不断进步,人工智能在智慧医疗领域的应用不断深入,很多新型的人工智能算法应用到了医学诊断过程中。在癌症的诊......
医学图像分割是计算机辅助诊断和治疗的重要步骤。近些年来,随着深度学习技术的快速发展,基于卷积神经网络的图像分割技术已经逐渐......
诊断直肠癌时,如果能够从CT图像中自动准确分割出直肠肿瘤区域,将有助于医生进行更准确和快速的诊断。针对直肠肿瘤分割问题,提出......
传统肝脏CT图像肿瘤分割算法常需引进先验信息,分割效率低,无法满足临床实时性要求。针对这些问题,提出基于卷积-反卷积神经网络的......
计算机断层成像（CT）对疾病的确诊意义重大，在医学图像的自动检测中应用较多的模型为图割模型，但传统图割算法严重依赖于对复杂区域进行......
对脑部磁共振图像中肿瘤的自动分割,有助于了解疾病特征和制定手术方案,评价治疗效果。该文通过提取基于灰度统计、对称性、纹理等......
期刊
PET(Positron Emission Tomography)是一种分子水平功能成像技术,能描述病变组织与正常组织代谢功能上的差异。PET成像能有效检测......
影像组学理论通过高通量的提取大量影像特征对肿瘤感兴趣进行量化,利用机器学习方法实现对肿瘤进行分级预测。影像组学特征基于感......
为提取人体肝脏CT图像中的肿瘤区域,提出一种基于动态自适应区域生长的算法进行肿瘤分割.通过自适应区域生长算法对CT图像进行预分......
医学CT检查已经成为疾病筛查、诊断和治疗中必不可少辅助工具,且日益广泛应用。然而,日常产生的大量医学CT图像、图像数据的非结构......
医学图像分割技术是把图像中具有特殊含义的不同区域分割开来,并使分割结果尽可能地接近解剖结构。医学图像分割技术是医学图像处......
脑肿瘤是指起源于颅内各组织的原发性肿瘤及从颅外其他部位转移到颅内的继发性肿瘤,又分为良性肿瘤和恶性肿瘤,是常见病,危害大,致......
脑肿瘤是指生长在颅腔内的癌性物质,包括由脑、脑膜、血管、神经及脑附件等脑实质发生病变引起的原发性肿瘤,和由身体其他部位转移......
