典型文献
基于迭代卷积神经网络的肝脏MRI图像分割
文献摘要：
从医学图像中快速准确地提取肝脏组织是精准诊疗的基础.针对腹部MRI中呈现出浸润现象、与相邻器官灰度值相似、边界较为模糊的问题,提出了一种基于深度卷积编解码的迭代网络结构.它将前次分割输出的概率图引入到网络浅层,与来自编码器的低水平特征图融合,弥补下采样时丢失的细节信息,迭代地完成网络参数更新.通过在ISBI 2019 liver-chaos挑战数据集上的验证实验,该方法的分割精度较传统U-Net有明显提高,能够更好地服务于临床工程.
文献关键词：
肝脏分割;腹部磁共振;迭代卷积神经网络
中图分类号：
作者姓名：
陆雪松;闫书豪
作者机构：
中南民族大学 生物医学工程学院,武汉 430074
文献出处：
引用格式：
[1]陆雪松;闫书豪-.基于迭代卷积神经网络的肝脏MRI图像分割)[J].中南民族大学学报（自然科学版）,2022(03):319-325
A类：
迭代卷积神经网络
B类：
图像分割,医学图像,快速准确,肝脏组织,精准诊疗,灰度值,深度卷积,编解码,前次,概率图,自编码器,特征图,图融合,补下,下采样,细节信息,代地,网络参数,参数更新,ISBI,liver,chaos,验证实验,Net,肝脏分割,腹部磁共振
AB值：
0.475709
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