【摘 要】
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基于MRI的海马体分割是对于脑神经疾病的确诊和治疗的基础.现在海马体的分割主要依靠医生的手动勾画实现.这需要花费医生大量的时间和精力,同时人工勾画由于医生的水平、经验的不同,也会造成勾画结果的不准确性和不一致性.提出了一种基于最新深度学习模型U-net的大脑海马体分割算法,该方法可以有效地从MRI中将海马体分割出来,对于提高医生的诊断及治疗效率具有应用意义.
【机 构】
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深圳信息职业技术学院,广东深圳518000
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基于MRI的海马体分割是对于脑神经疾病的确诊和治疗的基础.现在海马体的分割主要依靠医生的手动勾画实现.这需要花费医生大量的时间和精力,同时人工勾画由于医生的水平、经验的不同,也会造成勾画结果的不准确性和不一致性.提出了一种基于最新深度学习模型U-net的大脑海马体分割算法,该方法可以有效地从MRI中将海马体分割出来,对于提高医生的诊断及治疗效率具有应用意义.
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