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為了提高醫(yī)學圖像分割的精確性和魯棒性，提岀了一種基于改進卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的醫(yī)學圖像分割方法。首先采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡對冠狀面、矢狀面以及橫斷面三個視圖下的2D切片序列進行分割，然后將三個視圖下的分割結(jié)果進行集成，得到最終的結(jié)果。其中卷積神經(jīng)網(wǎng)絡由編碼部分、雙向卷積長短記憶網(wǎng)絡（BDCLSTM）和解碼部分組成。為獲取多尺度信息，擴大卷積層的感受野，編碼部分使用不同大小的非對稱卷積層和空洞卷積。此外，在編碼和解碼部分之間使用 BDC-LSTM，充分挖掘單視圖下切片序列間的相關信息，從而提高分割精度。以海馬體分割為例，在ADN標準數(shù)據(jù)集上，以相似性系數(shù)、靈敏度和陽性預測率作為評判標準，準確率分別達到了89.36%、88.73%和90.16%。實驗結(jié)果表明，該算法在準確率上更具競爭力。
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