基于区域的 U-net 用于加速训练和提高深度脑部分割的精度
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。基于深度学习的分割方法可在较短的时间内高效准确地将大脑结构从 MRI 图像中分割出来，该方法以多区域 U-Net 为基础，将大脑分为三个感兴趣的区域，并通过并行运行三个区域 U-Net 将这些更大的结构进一步细分为各自的四个子结构。与一次性分割整个 MRI 图像相比，该方法不仅大大减少了训练和处理时间，而且显著提高了分割的准确性。本方法在平均 Dice 相似系数 (DSC) 为...
该研究提出了一种基于深度学习的分割方法，可以高效准确地从MRI图像中分割出大脑结构。该方法以多区域U-Net为基础，将大脑分为三个感兴趣的区域，并通过并行运行三个区域U-Net将这些更大的结构进一步细分为各自的四个子结构。与一次性分割整个MRI图像相比，该方法不仅减少了训练和处理时间，而且提高了分割的准确性。该方法在准确性方面表现出色，并与最先进的分割方法进行了比较，展示了其高准确性和鲁棒性。
