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公开(公告)号：CN110570432A
公开(公告)日：2019-12-13
申请号：CN201910787974.1
申请日：2019-08-23
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的CT图像肝脏肿瘤分割方法，具体解决原始U-Net深度较小、结构较为简单、训练出效果好的模型有一定难度、对CT图像肝脏肿瘤分割准确性不足的问题。对CT图像肝脏肿瘤分割的准确性不足的问题。具体将U-Net的网络结构进行优化和改进，添加Dropout层和Batch Normalization层对网络结构进行修改，并使用VGG-16网络模块代替U-Net的编码器部分，建立优化的模型来对肝脏肿瘤CT图像进行精确的分割。
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