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全卷积神经网络(FCNN)可有效地表示和分类纹理信息,从而将图像灰度转换为可实现语义图像分割的输出类别。但是,在医学图像分析中,专家手动分割通常依赖于感兴趣的解剖结构的边界,提出了用于医学图像分割的边界感知CNN。其网络旨在通过双分支网络即边界提取分支和区域分割分支来解决器官的边界模糊问题,并且它们都是端到端可训练的。主要贡献有以下几点:(1)提出了一种简单且有效的高低层特征融合方式;(2)提出了一种新的深度学习分割模型DB-Net(Double Branch-Net),即边界提取分支和区域分割分支