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基于多网络集成的脑白质高信号分割方法
基于多网络集成的脑白质高信号分割方法
作者:
刘涛
徐红
李子孝
李鑫鑫
汪绪先
程健
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
脑白质高信号分割
深度学习
密集连接
多网络集成
摘要:
目的 构建一种新型基于全卷积神经网络的分割方法,以提升脑白质高信号的分割精度.方法 本模型基于U-Net的编码器-解码器结构,采用密集连接结构,并优化卷积次数,以充分利用网络中间层提取的特征,实现端到端的分割.该模型采用多个网络的集成框架,以提高模型的鲁棒性.模型对白质高信号的分割精度评价指标包括相似性系数、豪斯多夫距离、平均体积差异和F1分数.结果 在公开数据集上进行的测试结果表明,本文提出的方法在4种分割评价标准(包括相似性系数,豪斯多夫距离,平均体积差异和F1分数)上的表现,优于现有的主流的分割方法,证明了该方法的有效性.结论 基于密集连接和集成优化的神经网络模型,能对脑白质高信号进行较好的分割.该方法的提出,为进一步分析脑血管病白质特征,提供了重要的算法支撑.
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篇名
基于多网络集成的脑白质高信号分割方法
来源期刊
中国卒中杂志
学科
关键词
脑白质高信号分割
深度学习
密集连接
多网络集成
年,卷(期)
2020,(3)
所属期刊栏目
论著
研究方向
页码范围
234-242
页数
9页
分类号
字数
4676字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1673-5765.2020.03.003
五维指标
传播情况
被引次数趋势
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引文网络
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脑白质高信号分割
深度学习
密集连接
多网络集成
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国卒中杂志
主办单位:
中国科学技术信息研究所
科学技术文献出版社
出版周期:
月刊
ISSN:
1673-5765
CN:
11-5434/R
开本:
16开
出版地:
北京市朝阳区小营路25号房地置业大厦606室
邮发代号:
80-507
创刊时间:
2006
语种:
chi
出版文献量(篇)
3647
总下载数(次)
2
总被引数(次)
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