【摘 要】
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为了提高肺癌放疗计划危及器官勾画的精度和效率,提出了一种基于带孔U-net神经网络的肺癌放疗计划危及器官肺及心脏的并行分割方法.首先,构建了肺窗、心脏窗以及纵膈窗下的三
【机 构】
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南京航空航天大学机械结构力学及控制国家重点实验室,南京航空航天大学核科学与工程系
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51575256);江苏省重点研发计划(社会发展)重点资助项目(BE2017730);重庆市产业类重点研发资助项目(重大主题专项项目)(cstc2017zdcy-zdzxX0007);江苏高校优势学科建设工程资助项目
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为了提高肺癌放疗计划危及器官勾画的精度和效率,提出了一种基于带孔U-net神经网络的肺癌放疗计划危及器官肺及心脏的并行分割方法.首先,构建了肺窗、心脏窗以及纵膈窗下的三通道伪彩色图像数据集,将图像数据集分成训练集、验证集以及测试集;然后,搭建了带孔U-net神经网络,利用训练集和验证集对其进行训练和参数调优;最后,利用测试集对训练后的带孔U-net神经网络进行图像分割性能评价,并与U-net神经网络及3种传统图像分割算法进行比较.实验结果表明,带孔U-net神经网络分割性能最优,可有效地完成肺及心脏的自动
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