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申请/专利权人：韩震霖
摘要：本发明提出一种基于深度学习的MRI脑图像组织分割方法，基于深度学习的方法在脑图像分割其优势在于可以从大规模数据中学习到脑部组织的特征，并能快速准确地分割不同组织，显著减少医护人员在影像解读上的负担。DenseNet在图像识别和处理方面显示出优异性能，针对MRI脑图像组织分割任务，确保了分割结果的高精度和高可靠性。这对于识别和量化脑内疾病，如脑瘤、脑萎缩或者脑损伤等是至关重要的，并且有助于更精确的病变追踪和治疗效果评估，其能够有效地解决传统人工分割方法难以识别的问题，通过实验证明了该方法具有较高的准确率和效率，且可以在实际医疗场景下得到广泛的应用。
主权项：1.一种基于深度学习的MRI脑图像组织分割方法，其特征在于，包括获取并准备适当的MRI脑图像数据集，用于医学图像分割模型，使用MRBrainS13DataNii做为项目的数据集，它提供5个数据集带手动分割的MRI扫描用于训练，提供15个数据集仅MRI扫描用于测试，选择模型和算法考虑采用DenseNetDenseNet做为训练的模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 韩震霖 一种基于深度学习的MRI脑图像组织分割方法
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