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摘要：创伤性脑损伤可能导致颅内出血 (ICH)。如果不能及时准确诊断和治疗，ICH 可能导致残疾或死亡。目前诊断 ICH 的临床方案是放射科医生检查计算机断层扫描 (CT) 扫描以检测 ICH 并定位其区域。然而，这个过程在很大程度上依赖于有经验的放射科医生。在本文中，我们设计了一个研究方案来收集 82 个创伤性脑损伤患者的 CT 扫描数据集。接下来，由两位放射科医生协商一致决定在每个切片中手动划定 ICH 区域。该数据集在 PhysioNet 存储库中公开在线，以供将来分析和比较。除了发布数据集（这是本文的主要目的）之外，我们还实施了一个深度全卷积网络 (FCN)，称为 U-Net，以全自动方式从 CT 扫描中分割 ICH 区域。作为概念验证，该方法基于 5 倍交叉验证的 ICH 分割实现了 0.31 的 Dice 系数。
使用深度卷积模型进行数据描述颅内出血分割
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