脑肿瘤分割相关论文
脑肿瘤分类与分割,包括肿瘤类别的区分和肿瘤亚区的界定,对辅助脑肿瘤诊断以及制定治疗方案有着极其重要的作用。近年来,随着医学......
针对全卷积网络在脑肿瘤核磁图像分割中信息丢失严重，分割精度差等问题，提出一种基于改进Res-Unet模型的脑肿瘤核磁图像分割算法。通......
随着社会的发展与科技的进步,医学影像技术在各个医学领域得到了广泛的运用,是医生诊断患者病情的重要辅助手段。如今,脑肿瘤疾病......
对于医学图像分割任务来说,传统的手工方法依托于医生的经验知识,不仅耗时耗力而且分割精度也没有保证。而随着计算机技术的发展,......
临床实践表明核磁共振成像对评估胶质瘤非常有价值,它们会提供精确的脑肿瘤成像,便于医生获得精确的脑肿瘤轮廓。通常,影像科专家......
脑肿瘤是严重危害人类生命安全的疾病之一,肿瘤形状不规则、体积不定、可能出现在大脑中的任何位置,对患者的生命健康有着严重的威......
对于脑肿瘤核磁共振图像进行分割是对其进行更好的医疗诊断和治疗规划必不可少的步骤。现有的以3D U-net为代表基于深度学习的分割......
脑肿瘤图像分割问题是脑肿瘤临床诊断和治疗脑肿瘤疾病计算机辅助诊断的基础.针对脑肿瘤MRI图像分割网络深度过深和局部与全局特征......
脑肿瘤因其较高的发病率和致死率已经成为严重威胁人类健康的神经系统疾病,对脑肿瘤诊断分析方法研究一直是国内外的热点研究方向......
随着社会的快速发展,人们的生活水平逐渐提高。但是与此同时,人们不规律的生活方式也使得更多疾病的发生,肿瘤甚至也变成了一种常......
神经胶质瘤是成人脑肿瘤中最常见的一种,在原发性脑肿瘤中占据最高的死亡率和患病率。它们可以分为高等级神经胶质瘤（HGG）和低等级神......
目的 磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)作为一种非侵入性的软组织对比成像方式,可以提供有关脑肿瘤的形状、大小和位置......
人类的大脑是由上千亿个不同种类的神经细胞共同组成的极度复杂的组织结构。试图理解人类大脑的工作机制是人类追寻自然规律和自我......
脑肿瘤分为恶性脑肿瘤和良性脑肿瘤,前者是癌性的,容易扩散到大脑的其他部位,后者则不然。然而,在这两种情况下,脑肿瘤在刚性脑部......
脑血肿与脑肿瘤会对颅内正常组织会造成挤压效应,严重损害中枢神经,进而危及病人生命安全。治疗脑部病灶的手段一般为神经外科手术......
核磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging,MRI）技术是颅脑常规检查中的必要技术,医生根据经验分析患者MR脑图像进行疾病筛查与诊断......
在癌症发病率和死亡率逐年攀升的今天,人们对健康问题越发关注,对于提升肿瘤检测及时性和准确率的希望也越发迫切。随着现代计算机......
基于卷积神经网络的脑肿瘤图像分割是近年来图像处理领域的研究热点。基于此现状,首先阐述了脑肿瘤图像分割的意义、研究现状以及......
针对现有方法在脑肿瘤图像分割上的不足,提出一种基于改进的卷积神经网络的脑肿瘤图像分割算法。将DenseNet和U-net网络结构相融合......
恶性肿瘤严重威胁我国居民健康生活。全国最近的癌症统计数据显示,恶性肿瘤导致的死亡人数占全部疾病死亡人数的23.91%,防控形势严......
脑肿瘤是一种发生在人脑组织中致死率极高的癌症。及早地发现脑肿瘤对疾病预防与后续治疗起着至关重要的作用。磁共振成像是一种无......
脑核磁共振图像常常受到噪声的影响,且有灰度不均、边界模糊的特点,使得传统聚类算法无法获得理想的脑部肿瘤分割结果,为此提出一......
目的脑肿瘤核磁共振(magnetic resonance,MR)图像分割对评估病情和治疗患者具有重要意义。虽然深度卷积网络在医学图像分割中取得......
脑肿瘤分割是一种从灰质、白质和脑脊液等正常的脑组织中,分离水肿、活跃和肿瘤坏死组织等不同的脑肿瘤结构的一种脑肿瘤辅助诊断......
本文研究MR图像分割与配准。文章主要研究人脑图像分析的两个方向：脑皮质层的分割与表示、脑肿瘤分割。在脑皮质层分割与表示的课题......
针对现有的全卷积网络处理脑肿瘤分割任务时网络参数量大、计算困难的问题,提出了一种结合随机森林(Random Forests, RF)和密集连......
针对脑核磁共振图像边界不清晰、灰度不均匀和无法准确进行图像分割的问题,提出了一种基于简单线性迭代聚类(SLIC)和马氏距离混合......
近年来,脑部肿瘤分割成为医学图像处理研究领域的热点问题。脑部肿瘤是神经系统的常见疾病之一,对人体健康极为有害,其致死、致残......
近年来,全球平均每年有880万人死于癌症,占全球每年死亡总人数近六分之一,而且仍然有增长趋势。研究表明,有效的诊断可在发病初期......
脑胶质瘤是最常见的原发性中枢神经系统肿瘤之一,具有极高的发病率和致死率。核磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)能对......
针对全卷积神经网络在医学图像分割中信息丢失、分割精度低等问题,提出了一种基于改进U-Net模型的脑肿瘤分割方法。首先使用深度残......
针对医学图像分割中网络深度过深和上下文信息欠缺导致的分割精度降低等问题,提出了一种基于改进U-Net的磁共振成像(MRI)脑肿瘤图......
脑肿瘤图像分割是手术导航中非常重要的一环,在术前通过对磁共振图像(Magnetic Resonance Images,MRI)中的脑肿瘤进行分割,医生可......
近年来随着人们在加工食品中摄入的亚硝基化合物的的增加,以及一些环境因素的影响,脑肿瘤俨然已经成为给人们生命带来威胁的常见肿......
脑胶质瘤是最常见的原发性脑部恶性肿瘤,各肿瘤区域的精确分割和定量分析对诊断和治疗至关重要。由于不同患者脑肿瘤区域的形状、......
脑肿瘤分割对于脑肿瘤放射治疗计划的制定和疗效评估具有重要的价值。由于脑部肿瘤具有形状多样、位置不固定、结构复杂、不同患者......
人工智能与计算机视觉近年来蓬勃发展,成为互联网行业与工业界的重要组成部分。深度学习算法,特别是卷积神经网络,在人工智能算法......
脑部肿瘤是最为常见的并对人体危害极大的疾病之一,具有较高的发病率与死亡率。有关脑部肿瘤的磁共振图像分析,是医生进行脑肿瘤诊......
近年来医学图像处理技术发展迅速,脑部图像的处理是其中非常重要的组成部分。图像处理中的图像分割是把需要的感兴趣区域进行分割......
提出一种基于树形聚类匹配的脑肿瘤自动分割方法.为了去除非脑组织对于脑肿瘤定位的影响,首先提出一种新的脑组织提取算法,这种算......
利用脑肿瘤核磁共振(Magnetic resonance, MR)图像提供的关于肿瘤和脑组织的形状、大小与定位等信息准确地分割出脑肿瘤区域,对监......
针对多模态核磁共振(MR)脑肿瘤图像的分割问题,提出一种基于灰度分布匹配的分割算法。首先,学习图像灰度强度的非参数模型分布来描......
脑MR图像中肿瘤区域的精确分割对后续的治疗与诊断十分关键,提出了一种基于Hough变换定位与遗传算法优化GVF Snake模型的脑肿瘤分......
目的：针对脑肿瘤形状、位置及大小等多变性,提出一种适合磁共振成像（MRI）脑肿瘤分割的卷积神经网络模型的改进方法。方法：将卷积神经网......
