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基于V-Net的腹部多器官图像分割 被引量:1

Multi-Organ Abdominal Image Segmentation Based on V-Net
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摘要 基于深度学习的图像分割中,好的训练效果不仅仅是选择了合适的网络框架,损失函数的选择也同样重要。本文中我们实现一种全卷积神经网络的三维图像分割方法,该方法基于V-Net框架[1]。该网络是end-to-end的,的连接训练方案使用了PyTorch进行了实现,作为医学图像分割的基本实现。 In the image segmentation based on deep learning, good training effect is not only the selection of appropriate network framework, but also the selection of loss function. In this paper, we implement a full convolutional neural network 3 d image segmentation method based on the V-Net framework[1].The network is end-to-end, and PyTorch is used as the basic implementation of medical image segmentation.
作者 李庆勃 苏丹 LI Qing-bo;SU Dan(School of information engineering,chang'an university,Xi’an Shaanxi 710064)
出处 《数字技术与应用》 2019年第1期89-89,91,共2页 Digital Technology & Application
关键词 3D V-Net Pytorch 器官分割 腹部 3D V-Net Pytorch organ segmentation abdomen
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引证文献1

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