自动分割相关论文
根据前后两期高分辨率遥感影像，基于像元颜色值和像素颜色变化构成的纹理特征，应用多线程技术对两期高分辨率遥感影像进行像元聚类并......
目的 肝脏和肝肿瘤分割是肝癌放疗计划设计的重要步骤，本文提出新型自动分割模型，以实现肝脏和肝肿瘤的精确分割。方法 在3D UNet深......
目前在中国地区,肺癌的发病率和死亡率排在所有癌症的首位,对于癌症的预防和治疗,肺癌起着极其关键的作用。放射治疗（简称:放疗）是目......
第一部分背景:脉络膜血管层对外层视网膜的氧化和代谢活动至关重要。扫频光学相干断层扫描（SS-OCT）能够无创地拍摄出脉络膜血管结构......
目的 构建端到端深度学习研究平台,实现乳腺癌改良根治术后胸壁临床靶体积(CTV)和危及器官(OAR)自动分割模型训练,并通过轮廓约束......
第一部分 三维超声在浅表婴幼儿血管瘤最佳治疗时机和治疗方式选择中的初步探索研究目的:应用三维超声定量测量婴幼儿血管瘤病灶治......
目的 探究不同多模型迭代重建算法(ASiR-V)与卷积核重建算法参数对基于深度学习的CT自动分割稳定性的影响.方法 选取20例行盆腔放......
目的:基于三维(3D)卷积神经网络和多模态MRI实现脑胶质瘤的自动分割.方法:首先对来自BraTS2020公共数据集的369例脑胶质瘤的4个模......
目的 训练一种基于U-Net的自动分割模型用于直肠癌肿瘤靶区(GTV)和危及器官(OARs)的勾画,并评估该模型的勾画准确性及临床可行性.......
近年来,计算机技术飞速发展,人工智能技术被越来越多地应用到医疗领域,辅助医生诊断治疗。磁共振成像（MRI）检查是一项疾病检查的有效......
目的在U-net卷积神经网络基础上设计出混合注意力U-net(HA-U-net)网络用于全脑全脊髓临床靶体积(CTV)自动勾画，并与U-net自动分割模......
期刊
静脉超声图像存在噪点多、阈值分割效果不佳的问题,对此本研究提出一种基于ResNet34主干网络的ResNet34-UNet分割网络模型,利用Res......
乳腺癌是世界上癌症发病率和死亡率最高的癌症之一。根据最新的2018年全球癌症统计报告（Global Cancer Statistics 2012,GLOBOCAN 2......
近年来神经外科手术的医学影像导航技术发展十分迅速。影像导航为外科医生提供了必要的工具,能更好地显示患者大脑的解剖结构信息,......
[目 的]使用具有不同损失函数的深度卷积神经网络在放射治疗增强定位CT上对心脏亚结构进行分割,并对分割精度进行比较,为以后临床......
一、研究目的本研究旨在用深度学习（deeplearning,DL）对髌下脂肪垫（infrapatellarfat pad,IPFP）自动分割,并进一步提取 IPFP 磁共振（mag......
为了准确地提取内波的波长等参数，必须先把内波区域分割出来，为此本文提出了一种基于方向匹配的Gabor滤波器的Modis内波纹理图像的自......
图像分割是从图像处理到图像分析理解的关键一步，考虑到目前越来越大的图像数据量，该文章提出了一种利用视觉显著性和图割优化的图像......
目的 探讨比较对于纯磨玻璃结节,常规医生单层面测量、计算机自动分割测量以及医生手动逐层勾勒测量的差异,评价计算机自动结节分......
目的 直肠分割一直是自动分割任务的研究难点，尤其宫颈癌术后患者直肠形态变化大、难以自动分割，尝试运用Dense V-Network 融合网络......
目的 目的：随着机器学习的发展，很多研究将深层卷积神经网络应用到医学影像中，以寻求代替临床放疗中重复低效的危及器官分割工作的方......
目的 既往国内外文献报道中，女性盆腔肿瘤患者肠道器官难以实现良好的自动分割效果，主要原因在于设计及训练三维网络分割模型时存在......
目的 国内外报道中，女性盆腔器官自动分割文献较少，且结果不甚理想。究其原因，在于构建三维卷积神经网络分割模型时存在三点困难：首先，......
目的：利用自动分割软件处理分析膝关节软骨形态,定量评估骨关节炎患者、半月板撕裂患者和正常对照组软骨体积改变.方法：对32例骨关节......
[目的]图像分割在数字化外科中扮演了关键角色,现有的手动和半自动分割方法增加了医生的工作量.本文提出了一种基于图谱的颅颌面骨......
利用单波段阈值法、谱间关系法、水体指数法和面向对象分类的方法可以较好提取局部范围内的水体或者单个的研究对象。但上述方法均......
自体肋软骨雕刻法是目前治疗先天性小儿畸形的临床标准疗法,而耳软骨组织工程和3D生物打印是有前景的治疗方案.可是,这些治疗方案......
提出了一种针对密集圆形管道点云数据的自动分割算法，通过八叉树结构将点云划分为若干个子块，并建立其空间邻域关系，采用基于法向量条......
盆底超声在女性盆底功能障碍性疾病的诊断和疗效评价、产前和产时分娩方式预测以及产程进展评估等领域中的应用日益广泛，得到业界的......
目的将深度学习算法与商用计划系统整合，建立乳腺癌靶区和危及器官(OARs)自动分割平台并加以验证。方法入组在中国医学科学院肿瘤医......
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......
全卷积神经网络通过端到端的学习方式,实现了自动分割的目的。连续的卷积和池化操作会丢失一些像素,从而使感受野的大小受到限制,......
目的:利用2D/3D U-plus-net提高心脏自动分割的准确率。方法:收集郑州大学第一附属医院60例患者胸部扫描CT图像(数据A)及中国科学......
腹部计算机断层扫描(CT)图像背景复杂,且肾脏肿瘤存在形态各异、大小不一以及边缘不清晰等特点,直接对整个CT图像进行分割往往无法......
目的探讨一种空洞卷积U-Net模型对胰腺组织精准分割的可行性。方法通过对标准U-Net模型进行改进,得到一种多尺度空洞卷积U-Net模型......
在临床上,分割脑CT图像上的各个脑区并建模,可以更好地观察病变与各器官的位置关系。目前医生主要通过人工勾画的方式进行分割,不......
【目的】具有复杂背景的蝴蝶图像前背景分割难度大。本研究旨在探索基于深度学习显著性目标检测的蝴蝶图像自动分割方法。【方法】......
该文首先对一些重要的运动分割和视频对象分割算法作了一个简单的比较分析,然后在此基础上提出了一种新的、基于自适应网格的半自......
本文研究了复杂背景下前景的自动分割问题及其在基于视频人机交互中的应用。复杂背景下前景目标的自动分割是MOTOROLA中国研究院资......
近年来，RNA干扰技术正逐步成为一种有效的工具，为辅助生物学家了解基因在复杂生物过程中的功能起到了重要的作用，然而，荧光显微镜对该......
