针对现有方法对肝部医学影像分割上的不足,提出了一种用于对肝部医学影像进行分割的改进型U-Net结构。在上采样过程中只复制池化层特征,以减少信息丢失;同时引入残差网络对初步分割图像进行循环精炼,实现高层特征与低层特征的融合;利用对边界敏感的新型混合损失函数对图像进行细化处理,得到更为精确的分割结果。实验结果表明,肝脏图像和肝脏肿瘤图像的Dice系数分别为96.26%和83.32%。相比传统的U-Net,所提网络可以获得更高级的语义信息,进一步提高对肝脏和肝肿瘤图像的分割精度。

该数据集旨在允许测试不同的方法，以检查与使用对比度和患者年龄相关的CT图像数据的趋势。基本思想是识别与这些特征密切相关的图像纹理，统计图案和特征，并可能构建简单的工具，以便在对这些图像进行错误分类时自动对这些图像进行分类（或查找可能是可疑情况，测量错误或机器校准不良的异常值） ） overview.csv CT Medical Images_datasets.txt CT Medical Images_datasets.zip

关于自动生成医学影像报告 On the Automatic Generation of Medical Imaging Reports一个pytorch实现。 有关该文件的详细信息，请参见 。 表现 从模型only_training / only_training / 20180528-02：44：52 / 模式 BLEU-1 BLEU-2 BLEU-3 BLEU-4 流星 胭脂 苹果酒 火车 0.386 0.275 0.215 0.176 0.187 0.369 1.075 值 0.303 0.182 0.118 0.077 0.143 0.256 0.214 测试 0.316 0.190 0.123 0.081 0.148 0.264 0.221 纸 0.517 0.386 0.306 0.247 0.217 0.447

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这个压缩包里的图像资源可用于医学图像配准，也可用于三维重建的脑部CT平扫影像。压缩包里面共51张脑部CT平扫的图像资源。

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