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    深度学习如何在医学影像分割上大显神通?——分割网络的三个改进思路

    一、医学影像分割有助于临床工作 图像分割在影像学诊断中大有用处。自动分割能帮助医生确认病变肿瘤的大小,定量评价治疗前后的效果。除此之外,脏器和病灶的识别和甄别也是一项影像科医生的日常工作。CT和磁共振的数据都是三维数据,这意味着对器官和病灶的分割就需要逐层进行。如果都是手工分割的话,会给医生带来繁重的工作量。实际上,已经有很多学者提出了许多医学影像的分割方法,但由于医学影像复杂,分割目标多变,仍有很多自动分割问题等待解决。 近年来深度学习在计算机视觉的各个细分邻域都取得了出色的成绩,那么,深度学习如何帮助医

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