【摘 要】
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随着医学相关领域成像技术的发展和日益完善,为疾病分析提供重要科学依据的影像技术已然成为疾病诊断必不可少的部分。高效信息采集的成像技术也使得影像具有更高分的辨率以
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随着医学相关领域成像技术的发展和日益完善,为疾病分析提供重要科学依据的影像技术已然成为疾病诊断必不可少的部分。高效信息采集的成像技术也使得影像具有更高分的辨率以及多功能性,如何在这些影像中挖掘有价值的信息,帮助医生更加准确和快捷地做出诊断一直是研究者们所关注的问题。深度学习是近十年来兴起的机器学习的一个分支,最近几年在人工智能领域得到了广泛的应用,例如,今年3月份AlphaGo和李世石的比赛震惊了世界。最近几年,深度学习各种优秀的网络架构应用于图像分割和分类,均取得了出色的成绩,但是深度学习的架构还没有完全定型。本文对全卷积神经网络进行了改进,然后将其应用于磁共振脑影像和神经元电镜图像的语义分割,并取得了比较好的分割结果。本文首先对磁共振和深度学习的发展和现状进行介绍,简要说明了对磁共振脑影像实现自动分割的重要性。之后,本文在Caffe深度学习框架上,对现有的全卷积神经网络进行改进和优化,使其能够达到更好的分割效果,并对分割结果进行了分析。最后用改进的网络对神经元电镜图像进行细胞膜语义分割,并对结果进行了评价。
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