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......
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......
脑肿瘤是一种全球死亡率较高的疾病,对病变组织范围的界定是对脑肿瘤定量评估和制定治疗计划的一个主要挑战。近年来,基于核磁共振......
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......
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......
胶质瘤是一种常见的恶性脑肿瘤,其死亡率和患病率极高,严重危害着人类生命健康。随着现代成像技术的快速发展,特别是核磁共振成像(......
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......
提出了一种基于深度学习的3D脑肿瘤核磁共振图像(MRI)自动分割方法。为了降低分割难度,采用三级级联网络的策略分割脑肿瘤的三个子......
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......
脑瘤是人类常见的重大疾病之一,其高发率和致死率不得不引起人们的重视,而对脑部病灶区域的分割对医生的精确诊断和精准治疗都至关......
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......
目的脑肿瘤是一种严重威胁人类健康的疾病。利用计算机辅助诊断进行脑肿瘤分割对于患者的预后和治疗具有重要的临床意义。3D卷积神......
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......
为了提高脑肿瘤诊断效率,提出一种结合频率调谐全局显著度增强与深度学习的脑肿瘤影像全自动影像分割方法。对磁共振图像(Magnetic......
脑肿瘤是大脑中一种异常的组织增生,严重影响患者脑部的正常生理功能,甚至危及患者生命。基于大脑部位的特殊性,脑肿瘤治疗方案要......
随着近年来医学影像技术的发展,计算机辅助医学诊断方法在医学领域中成为医学影像、诊断放射、计算机科学中的重要研究领域。随着......
胶质瘤是成年中较为常见的原发性脑肿瘤,发病率约占恶性脑肿瘤的百分之八十,其致残和致死率极高,对人们的生命健康产生了严重威胁......
通过迭代法得到自适应阈值,再结合维纳滤波对图像进行预处理,避免了过分割或欠分割,使图像像素值变得缓和,从而有效地分割出MR脑肿......
随着工业化发展、人们的生活环境和生活方式的变化,脑肿瘤及脑血管疾病逐渐成为中国第一死因,而早诊断早治疗则有助于降低病人的死......
脑肿瘤的精确诊断对于提高病人的生存率,提供积极有效的治疗方案有着重要的意义。磁共振(MR)影像检查可提供脑肿瘤诊断结果并增加......
脑胶质瘤的分割依赖多种模态的核磁共振成像(MRI)的影像。基于卷积神经网络(CNN)的分割算法往往是在固定的多种模态影像上进行训练......
目的探究结合MRI多模态信息和3D-CNNs特征提取对于脑肿瘤分割的价值。方法分析相比于未加入多模态3D-CNNs特征的方法,并对比2D-CNN......
