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健康胰腺多重对比计算机断层扫描图谱
本文提出了一种针对胰脏器官的高分辨率计算机断层扫描（CT）图谱框架，通过深度学习技术进行肠道感兴趣区域的提取和层级注册流程以对齐人群的胰腺解剖结构，并在不同的对比度相位上进行比较和评估，进而创造了针对人类胰腺形态及外观的统一标准。
PDFa year ago
腹部 CT 扫描中胰腺分割的定点模型
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。
PDF8 years ago
全向嵌套网络的空间聚合用于自动化胰腺分割
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
PDF8 years ago
DeepOrgan: 多层深度卷积神经网络用于自动化胰腺分割
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。
PDF9 years ago
基于级联超像素和（深度）图像块标注的胰腺分割自下而上方法
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。
PDF9 years ago
基于深度卷积网络的 CT 胰腺分割
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
PDF9 years ago