【摘 要】
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近几年,深度学习在生物医学图像处理中的应用得到了广泛关注。从深度学习的基本理论和医学领域应用出发,提出了一种改进的三维双路径脑肿瘤图像分割网络,用于提高核磁共振成像序列中对脑肿瘤各个区域的检测精度。所提算法以3D-UNet为基础架构,首先,使用改进的双路径网络单元构成类似于UNet的编码-解码器结构,该网络单元在保留原有特征的同时,还可以在脑肿瘤的纹理、形状和边缘等方面产生新特征,来提高网络分割精
【机 构】
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天津大学微电子学院,天津300072
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近几年,深度学习在生物医学图像处理中的应用得到了广泛关注。从深度学习的基本理论和医学领域应用出发,提出了一种改进的三维双路径脑肿瘤图像分割网络,用于提高核磁共振成像序列中对脑肿瘤各个区域的检测精度。所提算法以3D-UNet为基础架构,首先,使用改进的双路径网络单元构成类似于UNet的编码-解码器结构,该网络单元在保留原有特征的同时,还可以在脑肿瘤的纹理、形状和边缘等方面产生新特征,来提高网络分割精度;其次,在双路径网络模块中加入多纤结构,在保证分割精度的同时减少了参数量;最后,在每个网络模块中的组卷
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