基于医学图像分割的卷积神经网络方法的综述

任晓丽

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卷积神经网络(CNN)在医学图像领域的量化审查应用中,是较为成熟的深度学习模型.通过分析CNN提取图像特征的基本方式,结合医学图像的特殊性及其分割的精细性需求,围绕图像的多维度特征信息,指出了医学图像分割的特殊性,研究了CNN基本结构的拓展及变体在针对不同部位、病灶的分割应用,说明CNN可提高图像的分割精度,而CNN模块的不断改进一定程度上促进了深度学习理论的模型的新建构与新发展.

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来源
《韶关学院学报》 |2021年第3期|11-15|共5页
作者
任晓丽;
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作者单位

山西医科大学汾阳学院山西汾阳 032200;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类机器辅助技术;
关键词
医学图像; 分割; 卷积神经网络;

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