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基于U1-net网络的放疗脑肿瘤靶区分割
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作者 张本健 林辉 +2 位作者 郭栋 王桂林 胡敏 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2023年第8期1070-1078,共9页
文章基于全卷积神经网络(fully convolutional network,FCN)的U-net网络,并通过对U-net网络的调整,构建适用于脑肿瘤图像分割的U1-net网络。U1-net网络由卷积层、最大池化层、反卷积层和激活函数4个部分组成。通过在公共数据集BRATS 201... 文章基于全卷积神经网络(fully convolutional network,FCN)的U-net网络,并通过对U-net网络的调整,构建适用于脑肿瘤图像分割的U1-net网络。U1-net网络由卷积层、最大池化层、反卷积层和激活函数4个部分组成。通过在公共数据集BRATS 2015上的实验验证了该网络的有效性。实验结果表明,该网络能适应脑肿瘤轮廓取得较好的分割效果,在脑肿瘤的完整肿瘤区、核心肿瘤区、增强肿瘤区的Dice相似系数(Dice similarity coefficient,DSC)分别为0.95、0.85、0.83。 展开更多
关键词 深度学习(DL) 全卷积神经网络(FCN) u1-net网络 BRATS 2015数据集 脑肿瘤分割
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