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在利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分割肝臟邊界較模糊的影像數(shù)據(jù)時(shí)容易丟失位置信息，導(dǎo)致分割精度較低。針對該問題，提出一種基于分水嶺修正與U-Net模型相結(jié)合的肝臟圖像自動(dòng)分割算法。利用U-Net分層學(xué)習(xí)圖像特征的優(yōu)勢，將淺層特征與深層語義特征相融合，避免丟失目標(biāo)位置等細(xì)節(jié)信息，得到肝臟初始分割結(jié)果。在此基礎(chǔ)上通過分水嶺算法形成的區(qū)域塊對肝臟初始分割結(jié)果的邊界進(jìn)行修正，以獲得邊界平滑精確的分割結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與傳統(tǒng)的圖割算法和全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法相比，該算法能夠?qū)崿F(xiàn)更為精準(zhǔn)的肝臟圖像分割。
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