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Faster RCNN和LGDF结合的肝包虫病CT图像病灶分割
所属分类：技术论文
上传者：aetmagazine
文档大小：710 K
标签： faster RCNN LGDF 深度学习
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文档介绍：针对人工阅片工作量大、阅片质量不佳且容易出现漏检、错判等问题，将Faster RCNN目标检测模型应用于肝包虫病CT图像的检测，并对目标检测模型进行改进：基于图片分辨率低、病灶大小不同的特点，使用网络深度更深的残差网络(ResNet101)代替原来的VGG16网络，用以提取更丰富的图像特征；根据目标检测模型得出的病灶坐标信息引入LGDF模型进一步对病灶进行分割，从而辅助医生更高效的诊断疾病。实验结果表明，基于ResNet101特征提取网络的目标检测模型能够有效提取目标的特征，检测准确率相比原始检测模型提高2.1%，具有较好的检测精度。同时，将病灶坐标信息引入LGDF模型，相比于原始的LGDF模型更好地完成了对肝包虫病病灶的分割，Dice系数提高了5%，尤其对多囊型肝包虫病CT图像的分割效果较好。
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