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首页> 美国卫生研究院文献>BioMedical Engineering OnLine >Automatic segmentation of coronary lumen and external elastic membrane in intravascular ultrasound images using 8-layer U-Net
【2h】

Automatic segmentation of coronary lumen and external elastic membrane in intravascular ultrasound images using 8-layer U-Net

机译：使用8层U-Net在血管内超声图像中的冠状动脉和外部弹性膜的自动分割

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6×5 image matrix of segmentation result comparison for four different data augmentation strategies. The rows show the original image and different image augmentation strategies, including raw IVUS images as inputs (1st row), ground truth images as outputs (2nd row), No augmentation (4th row), Meshgrid (5th row), Flip–Rotate (6th row) and Meshgrid–Flip–Rotate (3rd row). The columns represent different IVUS image cases, choosing images of different shapes and sizes as much as possible (1st columns to 5th columns). The figure shows that Meshgrid–Flip–Rotate (3rd row) method have best segmentation performance, which are very close to the ground truth images
机译：6×5分段结果比较四种不同的数据增强策略的比较。行显示原始图像和不同的图像增强策略，包括原始IVUS图像作为输入（第1行），作为输出（第2行）的地面真实图像，没有增强（第4行），MeshGrid（第5行），翻转旋转（第6行）和网格触发 - 旋转（3R行）。列表示不同的IVUS图像案例，尽可能地选择不同的形状和大小的图像（第5列的第1列）。该图表明，网格触发器 - 旋转（3RD行）方法具有最佳的分段性能，这非常接近地面真实图像

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