Улучшение сегментации брюшной области с помощью глубокого обучения

Эффективная сегментация брюшной области

Введение

Сегментация изображений является основной задачей в области медицинской обработки изображений, которая заключается в разделении изображения на несколько сегментов, соответствующих различным анатомическим структурам. Традиционные методы сегментации часто основаны на ручном выделении признаков, что может быть трудоемким и субъективным. В последние годы методы глубокого обучения стали популярными для сегментации изображений, поскольку они могут автоматически извлекать признаки из данных.

Предлагаемый метод

В этой статье предлагается новый метод сегментации брюшной области на основе сверточной нейронной сети (CNN). Метод состоит из двух этапов:

1. Экстракция признаков: Изображение брюшной полости подается в CNN, которая извлекает глубокие признаки изображения.
2. Сегментация: Извлеченные признаки используются для сегментации изображения на несколько сегментов, соответствующих различным анатомическим структурам.

Результаты

Предложенный метод был оценен на наборе данных из 100 изображений брюшной полости. Метод достиг точности сегментации 95,2%, что выше, чем у традиционных методов сегментации.

Заключение

Предложенный метод является эффективным в сегментации брюшной области. Он может автоматически извлекать признаки из данных и достигать высокой точности сегментации. Этот метод может использоваться для различных приложений в области медицинской обработки изображений, таких как планирование лечения и компьютерная хирургия.

Ссылки

1. Реннер Элайджа, Ли Вэньсюань. Эффективная сегментация брюшной области. https://medium.com/@rennerelijah4/zongwei-zhou-phd-wenxuan-li-efficient-segmentation-in-the-abdominal-region-