已閱讀1頁，還剩56頁未讀， 繼續(xù)免費閱讀
版權說明：本文檔由用戶提供并上傳，收益歸屬內(nèi)容提供方，若內(nèi)容存在侵權，請進行舉報或認領
文檔簡介
1、腦部磁共振（Magnetic Resonance,MR）圖像常用于診斷腦部疾病。在臨床上，醫(yī)生通過分析腦MR圖像中腦組織的大小、形狀和位置來對腦疾病進行評估和制定醫(yī)療方案。由專家手工分割腦組織的工作量大、主觀性強。因此，研究對MR圖像腦組織自動分割具有極其重要的意義。
采用了兩種深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡來完成對腦組織的分割。在第一個網(wǎng)絡結構中，提取了感興趣體素周圍的三維圖像塊和多尺度的正交的二維圖像塊作為網(wǎng)絡的輸入數(shù)據(jù)；網(wǎng)絡的前幾層采
2、用了參數(shù)共享的方式，其中，通過相同方法提取到的三個正交的二維圖像塊共享著相同的網(wǎng)絡參數(shù)，這不僅減少了網(wǎng)絡參數(shù)，而且提高了網(wǎng)絡模型的性能；在網(wǎng)絡的中間層，添加了殘差單元來保證網(wǎng)絡可以達到更深，而不至于出現(xiàn)梯度消失問題。第二個網(wǎng)絡結構是對第一個網(wǎng)絡結構的改進，它在第一個網(wǎng)絡結構的中間層添加了一個輔助分類器，來提高模型的性能。兩個網(wǎng)絡結構都是采用softmax分類器，它們學習每個體素的類別信息，在測試階段，對每個腦組織中體素進行分類，從而完成
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明，都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等，如果需要附件，請聯(lián)系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙，網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預覽，若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間，僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理，對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯，并不能對任何下載內(nèi)容負責。
- 6. 下載文件中如有侵權或不適當內(nèi)容，請與我們聯(lián)系，我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的視網(wǎng)膜血管分割研究.pdf
- 基于神經(jīng)網(wǎng)絡的腦組織圖像分割.pdf
- 基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的熟料顆粒方法研究.pdf
- 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的圖像語義分割.pdf
- 基于Spike神經(jīng)網(wǎng)絡的腦組織圖像分割算法研究.pdf
- 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的血管圖像分割.pdf
- 基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的車型識別.pdf
- 基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的目標跟蹤.pdf
- 基于FPGA的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡加速研究.pdf
- 基于免疫卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的深度學習研究.pdf
- 基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的場景分類研究.pdf
- 基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的人臉識別研究.pdf
- 基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的圖像分類方法研究及應用.pdf
- 深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡中基于序的池化方法研究.pdf
- 基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的智能車輛目標檢測方法研究.pdf
- 基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的語義圖像檢索研究.pdf
- 基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的圖像檢索算法研究.pdf
- 基于Caffe深度學習框架的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡研究.pdf
- 基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的離線筆跡鑒別研究.pdf
- 基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的顏值計算研究.pdf
評論
0/150
提交評論