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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.

作者:郭雯;鞠忠建;吴青南;全红;戴相昆

来源:医疗卫生装备 2020 年 41卷 1期

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作者:
郭雯;鞠忠建;吴青南;全红;戴相昆
来源:
医疗卫生装备 2020 年 41卷 1期
标签:
深度学习 医学图像 自动分割 卷积神经网络 危及器官
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.