深度学习思想的提出,使得神经网络在很多领域的实践工作被提上了日程,本文主要基于深度学习的U-Net神经网络CT图像肺肿瘤分割研究方法,U-Net模型的创建包括捕获上下文信息的收缩路径和允许精确定位的对称扩展路径,这是图像分割问题所特有的。首先将患者肺癌CT图像进行预处理,使图像格式统一,再用来创建数据集,通过自己创建的数据集训练该模型可以实现对肺部CT图像中的肿瘤进行识别并分割的功能,该方法可以利用较少的数据完成端到端的训练,获得最佳的训练效果。
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