《表2 3种网络的HD95指标比较(mm,±s)》
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《基于FC_DenseNet深度学习网络自动分割肺癌放疗中的危及器官》
本研究结果表明,在OAR分割任务上,与Res Net50和U-Net分割效果相比,即使训练集图像数据较少,FC_Dense Net仍能有效地防止过拟合的发生,同时将不同层级的特征图反复叠加利用,在训练过程中能有效缓解训练过程中梯度消失的问题,为医学图像分割提供了新的思路。
图表编号 | XD00215145400 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2021.02.25 |
作者 | 张富利、杨安宁、路娜、蒋华勇、陈点点、郁艳军、王雅棣 |
绘制单位 | 解放军总医院第七医学中心放疗科、北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院、解放军总医院第七医学中心放疗科、解放军总医院第七医学中心放疗科、解放军总医院第七医学中心放疗科、解放军总医院第七医学中心放疗科、解放军总医院第七医学中心放疗科 |
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