基于深度学习的腹部多器官图像分割
本文主要介绍了基于深度学习的腹部多器官图像分割技术,该技术可以对腹部CT图像进行图像分割,准确识别肝脏、胃、肠道和胰腺等多种器官。传统的分割算法存在一些缺陷,如对腹部形变较大、体积较小且组织边缘模糊的器官分割效果相对较差。为了解决这个问题,本文提出了一种基于改进nnUNet腹部多器官图像分割方法,该方法使用自适应权重的损失函数对nnUNet网络进行改进,使得网络在分割过程中更加关注体积较小且样本数量相对较少的器官特征。
nnUNet是一种基于深度学习的图像分割算法,它可以对图像进行 pixel-level 的分类,从而实现图像分割。但是,传统的nnUNet网络存在一些缺陷,如对小器官的分割效果不佳。本文提出了一种基于自适应权重的损失函数对nnUNet网络进行改进,该方法可以使得网络更加关注小器官的特征,从而提高分割的准确性。
实验结果表明,本文提出的方法相对于现有的传统分割方法具有更高的准确性和敏感性。这项技术有望在临床上应用于腹部相关疾病的诊断和治疗,提高诊断的准确性和效率。
此外,本文还讨论了基于深度学习的腹部多器官图像分割技术在医疗行业的应用前景,包括智能医疗、医疗辅助诊断系统等领域。随着人工智能技术的发展和医疗行业的紧密结合,基于深度学习的腹部多器官图像分割技术将在未来医疗行业中扮演着越来越重要的角色。
本文提出了一种基于深度学习的腹部多器官图像分割方法,该方法可以准确地识别腹部多种器官,提高了腹部相关疾病的诊断准确性和效率。这项技术有望在医疗行业中应用于智能医疗、医疗辅助诊断系统等领域,提高医疗服务的质量和效率。
关键词:腹部多器官图像分割、nnUNet、自适应权重损失函数、语义分割、中图分类号:TP391.41、DOI:10.16152/j. cnki. xdxbzr. 2021-01-001、开放科学(资源服务)标识码(OSID):Image segmentation of abdominal multiple organs based on deep learning.