乳腺肿瘤计算机辅助诊断(CAD)系统在医学检测和诊断中的应用日益重要。为了区分核磁共振图像(MRI)中肿瘤与非肿瘤，利用深度学习和迁移学习方法，设计了一种新型乳腺肿瘤CAD系统：1）对数据集进行不平衡处理和数据增强；2）在MRI数据集上，利用卷积神经网络（CNN）提取CNN特征，并利用相同的支持向量机分类器，计算每层CNN的特征图的分类F1分数，选取分类性能最高的一层作为微调节点，其后维度较低层为连接新网络节点；3）在选取的网络接入节点，连接新设计的两层全连接层组成新的网络，利用迁移学习，对新网络载入权重；4）采用固定微调节点前的网络层不可训练，其余层可训练的方式微调。分别基于深度卷积网络(VGG16)、Inception V3、深度残差网络(ResNet50)构建的CAD系统，性能均高于主流的CAD系统，其中基于VGG16和ResNet50搭建的系统性能突出，且二次迁移可以提高VGG16系统性能。

基于深度学习的MRI脑肿瘤图像分割技术研究综述.pdf

人工智能-项目实践-图像识别-基于深度学习的肿瘤辅助诊断系统 以图像分割为核心，利用人工智能完成肿瘤区域的识别勾画并提供肿瘤区域的特征来辅助医生进行诊断。有完整的模型构建、后端架设和前端访问功能。 系统以图像分割为核心，利用人工智能完成肿瘤区域的识别勾画并提供肿瘤区域的特征来辅助医生进行诊断。有完整的模型构建、后端架设和前端访问功能。 医生只需通过web上传ct图像文件，后台就会使用训练好的模型进行肿瘤区域的分割，然后将勾画好肿瘤区域的图像返回，还有肿瘤区域的一些特征（如面积、周长、强度等），并且提供前几次诊断的特征数据并绘制成图表进行对比来辅助医生诊断。

基于特征学习的肝脏肿瘤图像分割与MVI预测 基于特征学习的肝脏肿瘤图像分割与MVI预测 基于特征学习的肝脏肿瘤图像分割与MVI预测 基于特征学习的肝脏肿瘤图像分割与MVI预测 基于特征学习的肝脏肿瘤图像分割与MVI预测 基于特征学习的肝脏肿瘤图像分割与MVI预测 基于特征学习的肝脏肿瘤图像分割与MVI预测 基于特征学习的肝脏肿瘤图像分割与MVI预测 基于特征学习的肝脏肿瘤图像分割与MVI预测 基于特征学习的肝脏肿瘤图像分割与MVI预测 基于特征学习的肝脏肿瘤图像分割与MVI预测 基于特征学习的肝脏肿瘤图像分割与MVI预测 基于特征学习的肝脏肿瘤图像分割与MVI预测 基于特征学习的肝脏肿瘤图像分割与MVI预测 基于特征学习的肝脏肿瘤图像分割与MVI预测 基于特征学习的肝脏肿瘤图像分割与MVI预测 基于特征学习的肝脏肿瘤图像分割与MVI预测 基于特征学习的肝脏肿瘤图像分割与MVI预测 基于特征学习的肝脏肿瘤图像分割与MVI预测 基于特征学习的肝脏肿瘤图像分割与MVI预测 基于特征学习的肝脏肿瘤图像分割与MVI预测 基于特征学习的肝脏肿瘤图像分割与M

针对医学图像分割中网络深度过深和上下文信息欠缺导致的分割精度降低等问题,提出了一种基于改进U-Net的磁共振成像(MRI)脑肿瘤图像分割算法。该算法通过嵌套残差模块和密集跳跃连接组成一种深度监督网络模型。为了减小编码路径和解码路径特征图之间的语义差距,将U-Net中的跳跃连接改为多类型的密集跳跃连接;为了解决网络过深导致的退化问题,加入残差模块,以防止网络梯度消失。实验结果表明,本算法分割肿瘤整体、肿瘤核心、增强肿瘤的Dice系数分别为0.88、0.84、0.80,满足临床应用的需求。