胸部 X 光图像导管的自底向上实例分割

 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。

基于关联嵌入的导管实例分割的深度学习方法能够解决胸部 X 射线图像中多个导管重叠、细长以及实例分离的问题。

本文提出了一种基于深度卷积神经网络的实时方法，用于在2D X射线透视序列中分割导管和导丝，实现自动检测和追踪。该方法在237个X射线序列图像上进行训练和测试，取得了高精度的分割结果。

2D X射线透视序列 导丝 导管 深度卷积神经网络 自动检测和追踪
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