使用卷积网络的深度学习方法对腹部计算机体层摄影（CT）图像中的胰腺进行分段，该方法基于分层从粗到细的本地图像区域（超像素）的分类，并通过随机森林分类器级联的两级修补程序生成初始概率响应图，最终达到了 68% 的 Dice 分数，这表明这种方法具有很大的潜力和性能优势。

Apr, 2015

本文提出了一种基于 ConvNets 和 CT 扫描的分层粗到细分割方法，用于自动识别和分割腹部内器官，特别是胰腺。在 82 名患者的 CT 图像上进行了交叉验证，结果表明该方法可以实现高达 83.6％±6.3％的分割准确率。

Jun, 2015

我们收集了一系列来自五个中心的大规模 MRI 扫描数据集，并开发了一种名为 PanSegNet 的新的胰腺分割方法，其在交叉模态和交叉中心设置下的 Dice 系数分别达到了 88.3%（使用 CT），85.0%（使用 T1W MRI）和 86.3%（使用 T2W MRI）。

May, 2024

本论文针对医学图像分析中的自动器官分割问题，提出了一种基于深度学习和随机森林的综合方法，通过聚合器官内部和边界的语义标签生成保边界腺体分割。在 82 个病人的 CT 扫描数据集上，我们的方法达到了 78.01% 的 Dice 相似度系数，相较于之前最先进方法的 71.8% 显著提高。

Jun, 2016

本研究提出了一种基于深度学习的自动化系统，使用 3D CT 扫描实现胰腺的定位和分割来解决医学图像分析中的器官分割问题，并在公开数据集上进行了四倍交叉验证的定量评估。

Jan, 2017

该研究提出了一种基于分层信息传播的自下而上方法，使用不同分辨率的图像块分类和级联超像素，实现了腹部 CT 扫描中胰腺分割的鲁棒自动化，并比传统多阶段法更为高效。

May, 2015

论文提出采用固定点模型，利用预测分割掩码来缩小输入区域，从而提高深度神经网络在腹部 CT 图像中的器官分割准确性，针对胰腺等较小的器官分割效果得到明显提升。在 NIH 胰腺分割数据集上表现出超过 4% 的优异表现。

Dec, 2016

介绍了一种基于深度学习的胰腺囊肿自动分割方法，通过加入深度监督并基于合理的变换函数，将分割任务分解为不同的步骤，应用于 131 个病理样本中取得了 63.44% 的平均精度（Dice-Sørensen 系数），高于未使用深度学习方法的 60.46%。

Jun, 2017

通过使用 C-SliceGen 生成预定义的椎体水平切片，从而解决了不同年份获取的切片之间的位置变化导致不同器官 / 组织被捕捉到的问题，并通过评估我们的方法在多个数据集上的能力，证实了我们的方法在减少体腔脂肪面积方面可以协调纵向位置方差，为单片纵向分析提供了一个有希望的方向。

Sep, 2023

该研究使用卷积神经网络和递归神经网络对放射学图像中的胰腺进行自动分割，以进行计算机辅助筛查和定量评估。

Mar, 2018