基于人工智能的医学图像分割研究

与普通图像相比,医学图像的信噪比很低、同一组织内部像素值取值范围大、不同组织的像素值之间差异很小。针对这些特点,结合神经网络就能够模拟任意函数并建立较高准确性的映射模型,开展基于U-net模型的医学图像分割研究。以脑肿瘤图像为对象开展分割研究,使用U-net模型对脑肿瘤图像做二元语义分割。在执行分割时,将图像区分为肿瘤区域和非肿瘤区域,采用了定性和定量分析的方法,验证了U-net结构在脑肿瘤分割方面的优良性能。