一种提高直肠癌诊断精度的基于U型网络和残差块的电子计算机断层扫描图像分割算法EI北大核心CSCD

作为确定病灶与诊断的重要基础,医学图像分割已成为生物医学领域中极其重要的热门研究领域之一,其中基于全卷积神经网络和U型网络(U-net)等神经网络的医学图像分割算法得到越来越多研究人员的重视。目前,医学图像分割算法应用于直肠癌诊断的研究报道较少,且已有的研究对直肠癌的分割结果精度不高。本文提出了一种结合图像裁剪和预处理方法的编码—解码卷积网络模型。该模型在U型网络的基础上,借鉴残差网络思想,用残差块代替传统的卷积块,有效避免了梯度消失的问题。此外,本文还采用了图像增广的方法提高了所提模型的泛化能力,并在"泰迪杯"数据挖掘挑战赛所提供的数据集进行测试。测试结果表明,本文提出的基于残差块的改进U型网络模型结合图像裁剪预处理,可以大大提高直肠癌的分割精度,得到的戴斯系数在验证集上达到0.97。     

小儿肠套叠空气灌肠的X线诊断及治疗评价

小儿肠套叠空气灌肠的Ｘ线诊断及治疗评价青海省儿童医院放射科王娅宁，贺明礼，李淑静西宁钢厂医院儿科俞文心小儿肠套叠是婴幼儿最常见的急腹症，原因不明，大多数为原发性肠套。先天性肠道疾病如肠息肉，麦克尔憩室和淋巴组织增生等也是常见的诱发因素。Ｘ线下空气灌肠...