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摘要
本发明公开了一种基于深度学习的肝脏肿瘤图像增强和分割的方法,具体为设计一个肝脏肿瘤图像预处理模型,提高肝脏肿瘤图像质量并对数据扩充,得到大量的高质量肝脏肿瘤图像。设计一个可以适应分割目标前景-背景比例不平衡问题的损失函数,提高训练过程对占比小的目标的特征学习能力,同时设计一个包含三维空间信息提取能力的肝脏肿瘤分割2.5D网络模型,学习肝脏肿瘤的二维特征和图像的三维空间特征,分割出精准的肿瘤区域。本发明能提高数据量相对匮乏且分割目标小的图像的特征学习能力,且能有效提高肝脏肿瘤图像的分割性能。
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