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摘要 — 医学图像处理极大地改变了医疗保健的格局，特别是在各种疾病的诊断和治疗方面。胃肠道 (GI) 癌症已成为一个快速增长的问题，估计每年报告的新病例有 500 万例。为了达到这种精度，医疗保健专业人员现在利用尖端的磁共振成像 (MRI) 模式，即 MR-Linacs，它可以提供肿瘤位置的每日视图。然而，这一过程中的一个瓶颈出现在从获得的医学图像中手动分割处于危险中的健康器官（如胃和肠）的过程中。这项由放射科医生执行的任务非常耗时，可能会大大延长治疗时间，从而加剧患者的痛苦。因此，胃肠道分割的自动化可以无缝地帮助肿瘤学家。我们的研究提出了一种自动分割胃肠道的模型。本研究提出了一个 U-Net 模型，可以从 MRI 扫描中分割胃和肠。该数据集来自威斯康星大学麦迪逊分校卡博内癌症中心，包含用于训练注释的 RLE 编码掩码以及 16 位灰度 PNG 图像。每个病例包含多个扫描切片，按时间或整个病例分割。我们的方法使用了 U-Net 上的各种损失函数组合来提高胃肠道自动分割的准确性和效率。与其他损失函数相比，我们的模型使用 Dice+BCE 损失函数实现了较高的准确性。在训练数据集上，采用 Dice+BCE 损失函数的 U-Net 模型获得了最高的骰子分数 0.9082 和 IOU 分数 0.8594。在验证数据集上，该模型的骰子分数为 0.8974，交并比 (IoU) 分数为 0.8181。这项研究有助于解决与手动胃肠道分割相关的挑战，通过使用深度学习技术进行自动分割提供了可行的解决方案。关键词 — 磁共振成像 (MRI)、组合损失函数、U-Net、威斯康星大学麦迪逊分校 Carbone 癌症中心、胃肠道分割
使用 U-Net 自动分割胃肠道
主要关键词
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