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使用联合训练驱动的多任务双通道卷积神经网络进行符合 PI-RADS v2 标准的前列腺分区自动分割

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内容提要

该研究提出了一种基于 U-Net 的深度学习方法，利用加性和特征金字塔注意力模块对 MRI 图像中的前列腺区域进行分割，可以改进前列腺癌的检测和诊断工作流程。该方法在测试集中实现了平均 DSC 为 84.15% 和 IoU 为 76.9%，表现优异。

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标签

U-Net 分割 前列腺 卷积 深度学习 癌症检测 神经网络
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