"基于深度神经网络的乳腺癌病灶分割系统的研究开发"
该论文研究了基于深度神经网络的乳腺癌病灶分割系统，旨在提高乳腺癌病灶分割的效率和准确性。该系统基于V-Net神经网络，通过上传三维图像，自动检测肿瘤区域，用来作为辅助医生判断的一种手段。
该系统主要包括图像采集和标记、三维图像预处理、病灶区域特征提取和病灶区域预测四个过程。在图像采集和标记阶段，使用ITK-SNAP工具对病灶区域进行定点标记。在三维图像预处理阶段，使用局部切割和中心点向外制作一个大小为128×128×64的三维矩阵，保证病灶区域完整的覆盖。在病灶区域特征提取阶段，使用V-Net模型提取特征，整个V-Net的网络结构采用了跳层思想，摒弃了全连接层，且采用三维卷积核处理3D图像。在病灶区域预测阶段，使用训练好的模型对测试样本进行分割，并计算真实图像和预测图像之间的相似度。
该系统的实验结果表明，基于V-Net神经网络的乳腺癌病灶分割系统可以满足实际需要，提高乳腺癌病灶分割的效率和准确性。
该论文的贡献在于：
1. 提出了基于V-Net神经网络的乳腺癌病灶分割系统，提高了乳腺癌病灶分割的效率和准确性。
2. 使用V-Net模型提取特征，整个V-Net的网络结构采用了跳层思想，摒弃了全连接层，且采用三维卷积核处理3D图像。
3. 该系统可以自动检测肿瘤区域，用来作为辅助医生判断的一种手段，满足当前医学领域的实际要求。
该论文的创新点在于：
1. 使用V-Net神经网络实现乳腺癌病灶分割，提高了分割的效率和准确性。
2. 提出了基于V-Net神经网络的乳腺癌病灶分割系统，满足当前医学领域的实际要求。
该论文的应用前景在于：
1.乳腺癌病灶分割系统可以应用于临床医疗中，作为辅助医生判断的一种手段，提高乳腺癌的诊断效率和准确性。
2. 该系统可以应用于其他医学图像分割领域，例如脑部肿瘤、肝脏肿瘤等。
该论文的贡献在于提出了一种基于V-Net神经网络的乳腺癌病灶分割系统，提高了乳腺癌病灶分割的效率和准确性，满足当前医学领域的实际要求。
