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基于自编码卷积神经网络的前列腺TRUS图像分割方法
1
作者
赵兆
《消费电子》
2024年第9期69-71,共3页
前列腺TRUS图像分割方法直接对前列腺TRUS图像特征进行展平,未对前列腺TRUS图像进行灰度均衡化处理,导致分割效果差。本文提出基于自编码卷积神经网络的前列腺TRUS图像分割方法。对前列腺TRUS图像进行灰度均衡化处理,在此基础上基于自...
前列腺TRUS图像分割方法直接对前列腺TRUS图像特征进行展平,未对前列腺TRUS图像进行灰度均衡化处理,导致分割效果差。本文提出基于自编码卷积神经网络的前列腺TRUS图像分割方法。对前列腺TRUS图像进行灰度均衡化处理,在此基础上基于自编码卷积神经网络进行图像特征展平,设计前列腺TRUS图像分割流程实现图像分割,实验结果表明该研究方法能够更准确地识别并分割出前列腺区域,减少将前列腺像素错误分割为背景区域的情况。
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关键词
自编码卷积神经网络
前列腺trus图像
图像
分割
特征提取
医学
图像
处理
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题名
基于自编码卷积神经网络的前列腺TRUS图像分割方法
1
作者
赵兆
机构
马来西亚国立大学
出处
《消费电子》
2024年第9期69-71,共3页
文摘
前列腺TRUS图像分割方法直接对前列腺TRUS图像特征进行展平,未对前列腺TRUS图像进行灰度均衡化处理,导致分割效果差。本文提出基于自编码卷积神经网络的前列腺TRUS图像分割方法。对前列腺TRUS图像进行灰度均衡化处理,在此基础上基于自编码卷积神经网络进行图像特征展平,设计前列腺TRUS图像分割流程实现图像分割,实验结果表明该研究方法能够更准确地识别并分割出前列腺区域,减少将前列腺像素错误分割为背景区域的情况。
关键词
自编码卷积神经网络
前列腺trus图像
图像
分割
特征提取
医学
图像
处理
分类号
R73 [医药卫生—肿瘤]
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作者
出处
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1
基于自编码卷积神经网络的前列腺TRUS图像分割方法
赵兆
《消费电子》
2024
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