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| 超声图像分割研究现状 | |
| 作者姓名： | 张钒 陆正大 李春迎 倪昕晔 焦竹青 |
| 作者单位： | 常州大学微电子与控制工程学院,常州市第二人民医院阳湖院区,常州市第二人民医院阳湖院区,常州市第二人民医院阳湖院区,常州大学 |
| 基金项目： | 常州市医学物理重点实验室项目(CM20193005),江苏省卫健委面上项目(M2020006) |
| 摘 要： | 目前,医学图像作为临床检测以及放疗引导的重要参考依据,在医学的发展中起着关键作用。医学图像主要包括计算机断层扫描（CT）、核磁共振（MRI）、X射线、超声（US）等,超声相对前三者价格较低,对软组织成像效果较好且对人体基本无伤害,在现阶段应用已越来越广泛。超声图像分割对后期图像分析有很大的作用,可以给临床诊断及放疗摆位等提供一定的参考,本文就超声图像的分割的传统方法、基于形变模型的分割方法和结合深度学习方法的研究情况进行阐述。 |
| 关 键 词： | 超声 图像分割 深度学习 |
| 收稿时间： | 2021-11-02 |
| 修稿时间： | 2021-12-01 |
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