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基于改进U-net网络的甲状腺结节超声图像分割算法研究
【摘 要】
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甲状腺结节是常见的临床问题,其中恶性结节有较大的癌变风险。准确地分割出甲状腺结节的轮廓能够为后续结节的良恶性分类和治疗提供重要依据。超声检查因其具有方便易行、成本低以及对人体无损伤等特点,现已成为临床上首选的甲状腺结节检测手段。使用计算机技术对甲状腺结节超声图像进行分割能够帮助医生减少诊断中的主观误判,从而更客观的分析病情。然而,由于甲状腺结节的尺寸多变、甲状腺超声图像中结节的边缘模糊,使甲状腺结
【出 处】
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哈尔滨理工大学
【发表日期】
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2021年09期
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