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医学CT序列图像交互式分割方法的研究与实现的开题报告.docx

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医学CT序列图像交互式分割方法的研究与实现的开题报告.docx

上传人:niuwk 2024/4/26 文件大小:10 KB

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文档介绍

文档介绍:该【医学CT序列图像交互式分割方法的研究与实现的开题报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【医学CT序列图像交互式分割方法的研究与实现的开题报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。医学CT序列图像交互式分割方法的研究与实现的开题报告摘要随着医疗技术的不断发展,医学影像在诊断和治疗中扮演着越来越重要的角色。其中,CT成像技术因其高分辨率和无创性等优点,已经成为临床最常用的成像技术之一。然而,由于CT图像中所包含的灰度信息非常丰富,因此手动分割CT图像显得非常繁琐且耗时。为了解决这个问题,本文提出了一种基于深度神经网络的交互式分割方法,利用该方法可以快速、准确地分割医学CT序列图像。首先,本文对医学CT图像的特点进行了归纳总结,并提出了相应的预处理方法,以提高图像的质量。然后,++神经网络模型,对医学CT序列图像进行了分割。在训练神经网络的过程中,本文使用了交叉熵函数和Dice损失函数,以提高分割的准确性。最后,本文将所提出的交互式分割方法在真实的医学CT图像数据集上进行了验证,并进行了准确度和运行时间的测试。实验结果表明,所提出的交互式分割方法可以有效地提高医学图像分割的准确性和效率,具有一定的实际应用价值。关键字:医学CT图像;深度神经网络;交互式分割;++模型;Dice损失函数AbstractWiththecontinuousdevelopmentofmedicaltechnology,,monlyusedimagingtechnologiesinclinicalpracticeduetoitshighresolutionandnon-,manualsegmentationofCTimagesistediousandtime-,works,,,++,thispaperusedcross-,,:medicalCTimage;work;interactivesegmentation;++model;Dicelossfunction