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 基于条件生成对抗网络的低级别胶质瘤MR图像分割

艾玲梅 石康珍

[摘要]针对深度学习算法在脑肿瘤分割中存在标记数据不足的问题,提出了一种基于条件生成对抗网络(CGAN)的低级别胶质瘤(LGG)磁共振(MR)图像自动分割方法。首先,使用原始数据集训练CGAN并生成LGG图像以扩充原始数据集;然后,利...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2020, 57(22):221004

 基于注意力U-Net的脑肿瘤磁共振图像分割

艾玲梅 李天东 廖福元 石康珍

[摘要]针对全卷积神经网络在图像分割中信息遗失、依赖固定权重导致分割精度低的问题,对U-Net结构进行改进并用于脑肿瘤磁共振(MR)图像的分割。在U-Net收缩路径上用注意力模块,将权重分布到不同尺寸的卷积层,有助于图像空间信...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2020, 57(14):141030

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