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基于深度学习的冠状动脉分割方法研究
一、引言
冠状动脉疾病是当前全球范围内的主要健康问题之一，准确、高效的冠状动脉分割方法对于疾病的诊断和治疗具有重要意义。近年来，随着深度学习技术的快速发展，其在医学影像处理领域的应用越来越广泛。本文旨在研究基于深度学习的冠状动脉分割方法，以提高分割的准确性和效率。
二、研究背景及意义
冠状动脉分割是医学影像处理中的一项重要任务，它对于诊断冠状动脉疾病、评估病变程度以及制定治疗方案具有重要价值。传统的分割方法主要依靠阈值、区域生长、边缘检测等手段，但这些方法往往受到噪声、部分容积效应、血管结构复杂等因素的影响，导致分割结果不理想。深度学习技术的发展为冠状动脉分
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