摘要
精准医疗正日益成为诊断、分析、治疗和评估不可或缺的一部分,尤其是对于肝部病变的患者,精确的分析肝部影像,可以使肝病患者得到精确的诊断,并缩短治疗时间.本文提出了一种基于Mask R-CNN算法的CT图像肝脏区域自动分割方法,对肝脏区域检测起到了重要的自动识别作用;对于肝脏海量图像样本计算,本文算法框架采用PyTorch,并用Cuda模块调用GPU指令集,进行有效并行计算.通过测试图像的重叠度和ROC精度的结果显示,此模型预测精度达到92％,可以达到肝脏区域自动识别功能,并提高肝部病变检测率,为临床医学提供了有效的辅助分析.
基金项目
四川省教育厅课题(17ZA0165)
四川省教育厅课题(JG2018-635)
南充市市校科技战略合作项目(18SXHZ0265)
南充市市校科技战略合作项目(19SXHZ0239)
川北医学院一流学科群建设项目(CBY19-YLXK04项目)
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