| 基于改进的U-Net网络在MRI膀胱肿瘤图像的分割 |
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| 引用本文： | 曹心姿,梁秋源,李瑞新,蔡兆信,潘家辉.基于改进的U-Net网络在MRI膀胱肿瘤图像的分割[J].计算机与数字工程,2021,49(7):1442-1447. |
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| 作者姓名： | 曹心姿 梁秋源 李瑞新 蔡兆信 潘家辉 |
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| 作者单位： | 华南师范大学软件学院 佛山 528225 |
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| 摘 要： | 膀胱癌是泌尿系统最常见的恶性肿瘤,也是目前花费最高的癌症之一.肿瘤的分割在疾病的辅助诊断、治疗规划中具有重要意义.传统的肿瘤分割需要消耗大量的劳动力.随着技术的不断发展,具有预处理少,准确率高等优势的卷积神经网络作为一种图像处理高效的技术,已经在图像分割领域取得了不错的成绩.目前医学图像分割领域得到较好反响的是U-Net网络,但该网络训练深度低,准确率较低.论文提出了一种改进后的Res-U-Net网络模型,参考残差网络构造,与残差结构结合,相比于原始的U-Net模型,Dice系数平均提高了9％.
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| 关 键 词： | U-Net网络 肿瘤分割 残差网络 Dice系数 |
Segmentation of MRI Bladder Tumor Images Based on Improved U-Net Network |
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| CAO Xinzi,LIANG Qiuyuan,LI Ruixin,CAI Zhaoxin,PAN Jiahui.Segmentation of MRI Bladder Tumor Images Based on Improved U-Net Network[J].Computer and Digital Engineering,2021,49(7):1442-1447. |
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| Authors: | CAO Xinzi LIANG Qiuyuan LI Ruixin CAI Zhaoxin PAN Jiahui |
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