【摘 要】
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医学上实现肝脏及肝脏肿瘤区域自动精准分割具有十分重要的临床意义，随着深度学习技术的迅速发展，深度神经网络逐步应用于医学领域，计算机辅助诊断成为研究热点。U-Net网络由于其在小样本数据集上的良好表现，在医学图像分割领域得到了广泛应用。基于此，首先就肝脏和肝脏肿瘤分割中常用的数据集和评价指标进行了介绍，然后就U-Net网络模型及围绕编解码器、跳跃连接和整体结构的改进进行了归纳。接着，从单网络结构和多
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医学上实现肝脏及肝脏肿瘤区域自动精准分割具有十分重要的临床意义，随着深度学习技术的迅速发展，深度神经网络逐步应用于医学领域，计算机辅助诊断成为研究热点。U-Net网络由于其在小样本数据集上的良好表现，在医学图像分割领域得到了广泛应用。基于此，首先就肝脏和肝脏肿瘤分割中常用的数据集和评价指标进行了介绍，然后就U-Net网络模型及围绕编解码器、跳跃连接和整体结构的改进进行了归纳。接着，从单网络结构和多网络结构改进两个方面对U-Net模型在肝脏及肝脏肿瘤分割的相关应用加以论述。最后，对相关研究工作的不足进
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云是气象领域比较重要的要素之一，准确快速获取云量，在天气预报、飞行安全、气候研究等方面均具有积极意义，因此为了快速准确地获得云量，就需要精准地分割云图。但是现有云图分割网络存在分割效果差、运算复杂度高、参数量大等问题，为了解决这些问题提出一种轻量化的地基云图分割网络模型LGCSegNet。该模型利用Encoder-Decoder网络模型框架进行设计，利用通道拼接思想在通道深度上实现不同层次图像特征
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Aiming to solve the poor performance of low illumination enhancement algorithms on uneven illumination images， a low-light image enhancement algorithm based on a residual network is proposed in this p
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