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基于深度学习的脑部MRI分割方法由于其对大量数据的自学习和泛化能力而引起人们的兴趣。随着深度学习架构变得越来越成熟，它们逐渐超越了以前最先进的经典机器学习算法。本片论文旨在提供目前以深度学习为基础的定量脑MRI分割方法的概述。
对于组织边界模糊的脑核磁共振图像，分割算法的选取尤为重要。MRI像常用的分割算法有基于边缘的分割算法、最大类间分割算法、最大熵分割算法。而对包含多个组织的复杂的脑部MRI图像，通常用最大熵多阈值分割算法分割[11]。
针对乳腺MR图像信息量大、灰度不均匀、边界模糊、难分割的特点,提出一种多分辨率水平集乳腺MR图像分割算法.算法的核心是首先利用小波多尺度分解对图像进行多尺度空间分析,得到粗尺度图像;然后对粗尺度图像利用改进CV模型进行分割.为了去除乳腺MR图像中灰度偏移场对分割效果的影响,算法中引入局部拟合项,并用核函数进一步改进CV模型,进而对粗...
脑卒中MR图像分割算法的研究.杜晓亮.【摘要】：随着医疗图像处理技术的日趋成熟和相关硬件技术的完善,计算机辅助诊断在临床疾病诊断、常见病理分析和治疗等方面都有着广泛的应用,尤其是在脑疾病的研究中迫切需要优秀的计算机辅助诊断技术来帮助医生完成治疗。.临床中多数脑疾病的诊断都将核磁图像作为重要的诊断依据,所以关于脑核磁图像处理技术的研究...
为了提高分割精度，本文根据MRI图像的特点，提出了针对多尺度目标优化的分割算法MTBNet，该算法同时可以以一种即插即用的方式集成到其它分割算法之中，简单易用。
基于深度学习的脑部MRI分割方法由于其对大量数据的自学习和泛化能力而引起人们的兴趣。随着深度学习架构变得越来越成熟，它们逐渐超越以前最先进的经典机器学习算法。本综述旨在提供目前基于深度学习的脑MRI定量分割方法的概述。
它最初是一种基于用户标记种子体素的连续状态元胞自动机自动分割方法。作者用它从健康组织中提炼出的初始分割结果。将后处理算法迭代应用，直到得到稳定的分割结果。4.Evaluation脑MRI立体图像的分割方法通常采用不同的定量测量方法进行评价。
本文对剩余所有分割论文进行了总结，每个方向论文数量较少，但不少论文都很有意思，非常值得关注。.比如交互式图像分割（InteractiveImageSegmentation），鼠标点两下就能分割出想要的目标，这将极大方便设计师和广大的AI数据标注员。.运动目标分割（MovingObjectSegmentation），分割视频监控中运动的目标，在实际应用中很需要。.基于文本的实例分割（ReferringImage...
该算法首先选取缺血性脑卒中的MRI切片数据,并完成数据预处理;其次,通过U型全卷积神经网络(U-Net),对在MRI切片中的病灶灰度、像素、位置等信息进行特征提取,获得粗分割病灶;最后将提取的特征经过全连接条件随机场,通过最小化特征的能量函数,进一步优化
本文针对乳腺MRI影像的特点,提出了基于深度神经网络的一种分割算法和两种良恶性诊断算法,并通过实验验证了算法的有效性,主要研究内容包括:（1）提出了一种基于混合卷积与多尺度上下文网络的乳腺分割算法。
基于深度学习的脑部MRI分割方法由于其对大量数据的自学习和泛化能力而引起人们的兴趣。随着深度学习架构变得越来越成熟，它们逐渐超越了以前最先进的经典机器学习算法。本片论文旨在提供目前以深度学习为基础的定量脑MRI分割方法的概述。
对于组织边界模糊的脑核磁共振图像，分割算法的选取尤为重要。MRI像常用的分割算法有基于边缘的分割算法、最大类间分割算法、最大熵分割算法。而对包含多个组织的复杂的脑部MRI图像，通常用最大熵多阈值分割算法分割[11]。
针对乳腺MR图像信息量大、灰度不均匀、边界模糊、难分割的特点,提出一种多分辨率水平集乳腺MR图像分割算法.算法的核心是首先利用小波多尺度分解对图像进行多尺度空间分析,得到粗尺度图像;然后对粗尺度图像利用改进CV模型进行分割.为了去除乳腺MR图像中灰度偏移场对分割效果的影响,算法中引入局部拟合项,并用核函数进一步改进CV模型,进而对粗...
脑卒中MR图像分割算法的研究.杜晓亮.【摘要】：随着医疗图像处理技术的日趋成熟和相关硬件技术的完善,计算机辅助诊断在临床疾病诊断、常见病理分析和治疗等方面都有着广泛的应用,尤其是在脑疾病的研究中迫切需要优秀的计算机辅助诊断技术来帮助医生完成治疗。.临床中多数脑疾病的诊断都将核磁图像作为重要的诊断依据,所以关于脑核磁图像处理技术的研究...
为了提高分割精度，本文根据MRI图像的特点，提出了针对多尺度目标优化的分割算法MTBNet，该算法同时可以以一种即插即用的方式集成到其它分割算法之中，简单易用。
基于深度学习的脑部MRI分割方法由于其对大量数据的自学习和泛化能力而引起人们的兴趣。随着深度学习架构变得越来越成熟，它们逐渐超越以前最先进的经典机器学习算法。本综述旨在提供目前基于深度学习的脑MRI定量分割方法的概述。
它最初是一种基于用户标记种子体素的连续状态元胞自动机自动分割方法。作者用它从健康组织中提炼出的初始分割结果。将后处理算法迭代应用，直到得到稳定的分割结果。4.Evaluation脑MRI立体图像的分割方法通常采用不同的定量测量方法进行评价。
本文对剩余所有分割论文进行了总结，每个方向论文数量较少，但不少论文都很有意思，非常值得关注。.比如交互式图像分割（InteractiveImageSegmentation），鼠标点两下就能分割出想要的目标，这将极大方便设计师和广大的AI数据标注员。.运动目标分割（MovingObjectSegmentation），分割视频监控中运动的目标，在实际应用中很需要。.基于文本的实例分割（ReferringImage...
该算法首先选取缺血性脑卒中的MRI切片数据,并完成数据预处理;其次,通过U型全卷积神经网络(U-Net),对在MRI切片中的病灶灰度、像素、位置等信息进行特征提取,获得粗分割病灶;最后将提取的特征经过全连接条件随机场,通过最小化特征的能量函数,进一步优化
本文针对乳腺MRI影像的特点,提出了基于深度神经网络的一种分割算法和两种良恶性诊断算法,并通过实验验证了算法的有效性,主要研究内容包括:（1）提出了一种基于混合卷积与多尺度上下文网络的乳腺分割算法。
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