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文檔簡介
一種提高直腸癌診斷精度的基于UCT圖像進(jìn)行精準(zhǔn)的分割,進(jìn)一步提高直腸癌的診斷精度。本文針對(duì)該問題,提出了一種基于U型網(wǎng)絡(luò)和殘差塊的104萬例。在中國,直腸癌也是常見的腫瘤疾病之一,每年新發(fā)病例超過20萬例。電子計(jì)算機(jī)斷層掃描(CT)CTCTCT(ComputedTomography)即計(jì)算機(jī)斷層掃描,是一種醫(yī)學(xué)影像CTCTCTCT圖像分割技術(shù)能夠協(xié)助醫(yī)生進(jìn)行多種腫瘤疾病的早期診斷和治療監(jiān)控,CT目前,CT圖像分割技術(shù)主要可以分為傳統(tǒng)算法和深度學(xué)習(xí)算法兩類。(CNN)、U型網(wǎng)絡(luò)(U-Net)等,具有學(xué)習(xí)能力強(qiáng)、識(shí)別效果好等優(yōu)點(diǎn),UUUU-Ne務(wù)中表現(xiàn)優(yōu)異。該算法的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)由兩部分構(gòu)成,分別是左側(cè)的圖像編2的卷積層進(jìn)行連接,形成如英文字母“U”一樣的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。U型網(wǎng)絡(luò)具有參數(shù)量少、速度快等特點(diǎn),在分割任務(wù)中表現(xiàn)優(yōu)異。ResidualBlock,是一種常用的深度學(xué)習(xí)中卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的UUCTUCT圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,采用交叉熵CT圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分割,輸出本文提出的基于U型網(wǎng)絡(luò)和殘差塊的分割算法,能夠有效的提高直CT圖像處理中的噪聲和失真等問題。值得注意
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