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针对医生手动对肝脏肿瘤CT图像分割耗时、耗力,且易受主观判断影响的问题,该研究提出一种深度监督残差网络(Deeply Supervised Residual Unet,DS-ResUnet)算法,以实现对腹部增强CT图像中肝脏及肝脏肿瘤区域进行全自动分割的目的。首先,利用公开发布的MICCAI2017肝脏肿瘤分割(LiTS)挑战赛数据集,并使用python及TensorFlow开源框架进行数据分析;然后,构建深度监督残差网络对肝脏及肝肿瘤图像进行自动分割;最后,通过平均Dice系数、全局Dice系数