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使用深度学习的先验的自动化分割

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摘要

本文中描述的实施例提供使用图切割，在基于模型的能量最小化分割中结合学习的肺结节特征的混合技术。使用卷积神经网络，从培训样本中提取特征，并且经由深度学习的能量增广分割成本函数。系统和方法改进了分割性能和更鲁棒的初始化。

1. 使用深度学习的先验的自动化分割 [P] . 中国专利： CN108022242A . 2018-05-11
2. 一种结合深度学习形状先验的MRF图像分割方法 [P] . 中国专利： CN107330907B . 2018.04.13
3. Automated segmentation using deep learned priors [P] . 美国专利： US10453200B2 . 2019-10-22

机译：使用深度学习的先验自动分割
4. AUTOMATED SEMANTIC SEGMENTATION OF NON-EUCLIDEAN 3D DATA SETS USING DEEP LEARNING [P] . EP3899780A1 . 2021-10-27

机译：使用深度学习的非欧几里德3D数据集自动化语义分割
5. SEGMENTING 3D INTRACELLULAR STRUCTURES IN MICROSCOPY IMAGES USING AN ITERATIVE DEEP LEARNING WORKFLOW THAT INCORPORATES HUMAN CONTRIBUTIONS [P] . EP3874451A1 . 2021-09-08

机译：使用迭代的深度学习工作流程分割3D细胞内结构，其使用涉及人类贡献的迭代深度学习工作流程