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基于卷积神经网络的肺部CT图像COVID-19病灶分割研究
【摘 要】
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新型冠状病毒肺炎(COVID-19)患者早期肺部出现小班片,随着病情的加重会出现玻璃状结构。由于肺部CT图像噪声强、前期肺炎区域太小,难以识别,利用传统的图像分割方法容易导致误诊和漏诊的情况利用深度学习技术对图像分割可以为实际的临床医学应用上提供可靠的诊断依据,提高医生工作效率及病情诊断的正确率。本文的研究内容主要是基于卷积神经网络的肺部CT图像COVID-19病灶分割研究。本文研究内容主要包括以
【出 处】
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海南大学
【发表日期】
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2021年09期
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