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基于全卷积网络迁移学习的左心室内膜分割 被引量：4
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作者 齐林 吕旭阳 +1 位作者 杨本强 徐礼胜 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第11期1577-1581,1592,共6页
为了避免过拟合现象,提出了基于全卷积网络迁移学习的左心室内膜分割方法.该方法在已用自然图像训练好的VGGNet模型的基础上对参数进行微调;其次,利用了心室内膜位于MRI图像中心处的先验信息作为选取准则来优化分割结果.将该方法对2009 ... 为了避免过拟合现象,提出了基于全卷积网络迁移学习的左心室内膜分割方法.该方法在已用自然图像训练好的VGGNet模型的基础上对参数进行微调;其次,利用了心室内膜位于MRI图像中心处的先验信息作为选取准则来优化分割结果.将该方法对2009 MICCAI数据集的45个病例进行测试,其DICE指数、APD距离和GC率分别为0. 91,1. 73 mm和97. 81%.测试结果表明该方法对于心脏M RI图像的左心室内膜的分割结果较好,当引入一定的先验信息后可以优化测试结果. 展开更多
关键词 左心室内膜分割 深度学习 全卷积网络 迁移学习 核磁共振成像
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