【摘 要】
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目前,癌症严重威胁着人类的健康。医学成像是癌症病灶诊断和治疗的有效手段,及时发现早期病灶能够预防和有效控制癌症。近年来,深度学习受到医学界的重点关注,其中U-Net模型在医学图像的语义分割上获得了良好的分割效果。本文使用U-Net模型对肝脏、眼底血管图像进行分割,验证了模型的可靠性;在肺结节医学图像分割的场景下探索了模型训练次数对Loss、Accuracy的影响。通过比较U-Net、FCN-16s
【机 构】
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北方民族大学计算机科学与工程学院,北方民族大学图像图形智能处理国家民委重点实验室
【基金项目】
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宁夏自治区重点研发计划项目(引才专项)(No.2020BEB04022)资助。
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目前,癌症严重威胁着人类的健康。医学成像是癌症病灶诊断和治疗的有效手段,及时发现早期病灶能够预防和有效控制癌症。近年来,深度学习受到医学界的重点关注,其中U-Net模型在医学图像的语义分割上获得了良好的分割效果。本文使用U-Net模型对肝脏、眼底血管图像进行分割,验证了模型的可靠性;在肺结节医学图像分割的场景下探索了模型训练次数对Loss、Accuracy的影响。通过比较U-Net、FCN-16s两种模型对肺结节图像分割的DSC、Precision和Recall评价指标,验证了U-Net模型较其他分
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