用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)U-Net分割對(duì)比增強(qiáng)錐光束乳腺CT數(shù)據(jù)

摘要： 乳腺腫瘤是一種常見的惡性腫瘤，其臨床診斷不但費(fèi)時(shí)費(fèi)力，還容易出現(xiàn)誤診.本文旨在建立一個(gè)基于乳腺數(shù)據(jù)自動(dòng)分割的乳腺腫瘤計(jì)算機(jī)輔助診斷模型，提高臨床診斷的速度和準(zhǔn)確率.為了用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)U-Net模型分割對(duì)比增強(qiáng)錐光束乳腺計(jì)算機(jī)斷層掃描（Contrast-Enhanced Cone-Beam Breast CT,CE-CBBCT）數(shù)據(jù)，本文首先沿冠狀面將3維數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成2維切片，通過... （共8頁）