【摘 要】
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大脑分割对于疾病诊断和治疗的脑结构评估是个关重技术。本研究对脑分割进行了大量的研究。然而,先前的研究并没有考虑从大脑图像的背景中分离出实际的脑像素。不进行这种分离可能造成以下的結果:（a）扭曲大脑分割模型,（b）增加建模性能的开销。在这篇论文中,我们使用三维全卷积神经网络来改善脑分割的性能模特儿们婴儿和成人数据集,以及多实例丢失方法,用于从背景中分离实际的大脑像素,并应用Gabor滤波器组和K均值
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大脑分割对于疾病诊断和治疗的脑结构评估是个关重技术。本研究对脑分割进行了大量的研究。然而,先前的研究并没有考虑从大脑图像的背景中分离出实际的脑像素。不进行这种分离可能造成以下的結果:（a）扭曲大脑分割模型,（b）增加建模性能的开销。在这篇论文中,我们使用三维全卷积神经网络来改善脑分割的性能模特儿们婴儿和成人数据集,以及多实例丢失方法,用于从背景中分离实际的大脑像素,并应用Gabor滤波器组和K均值聚类来提供额外的分割中文特征。本模型达到了87.4%—94.1%的正確率。与先前的研究不同,本医学成像研究亦邀請专家评估分割结果。我们观察到本研究的结果相当接近手动模型分割的結果。此外,本模型比以前的模型快1.2-2.6倍。从而验证了本文提出的模型效果较好,说明在实际应用中可以提升对婴儿和成人的大脑分割的有效性和准确性。
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