基于深度学习的胰腺分割方法研究

• 作者: 姚剑敏 纪建兵
• 来源期刊: 数字技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 深度学习 胰腺 分割
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 应用研究
• 页码范围: 65-66
• 页数: 2页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 1451字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19695/j.cnki.cn12-1369.2020.01.39

摘要

为解决CT图像中胰腺组织自动分割难题,提出基于深度学习的分割方法;对图像数据进行预处理,采用Dice损失函数及Sgdm梯度下降法来训练网络;以Medical Segmentation Decathlon公开数据集进行实验,实验平均分割准确率为0.8469;结果表明,分割算法达到了较高的准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姚剑敏		86	238	8.0	10.0
2	纪建兵		1	0	0.0	0.0