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基于多序列MR图像融合的脑肿瘤自动分割方法研究
【摘 要】
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脑肿瘤严重威胁人类的健康。核磁共振(Magnetic Resonance,MR)成像技术具有非介入性、非损伤性等特点,已经成为脑病变识别与分析的重要手段。对脑MR图像的病变即脑肿瘤进行提取与分割是一项关键技术。由于脑MR图像中存在噪声、偏移场和容积效应等一系的问题,使得传统的机器学习算法或传统的卷积神经网络模型不能很好的对脑肿瘤进行提取与分割。多序列MR图像,是由多种MR图像类型组成,将其进行融合
【出 处】
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江苏大学
【发表日期】
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2019年01期
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目的:通过测量志愿者人群站立位下脊柱全长X片和坐位下的脊柱侧位X片脊柱-骨盆矢状面参数,对比两种不同体位下各个矢状面参数的变化,从而探讨当人体在变化体位时脊柱及骨盆是如何变化使人体不同体位下达到躯体平衡的。方法:拍摄选择142名志愿者,由本人带领前往本院影像科进行拍摄,分别拍摄志愿者立位下全脊柱正侧位片及拍摄志愿者坐于木板凳上的脊柱侧位片。志愿者影像资料纳入标准:1、年龄20～60岁,2、无脊椎失
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