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摘要
摘要
脑部疾病,包括脑卒中、脑肿瘤等,是一类严重威胁人类健康的疾病。随着深度
学习技术在医学领域的广泛应用,自动分割技术已经逐渐应用到脑部疾病的辅助中,
帮助医生更精确地分割出影像中的病灶区域。深度学习模型的训练需要依赖于大规模
的数据集,如何扩充数据集成为医学影像分割领域亟待解决的重要问题。
本文以脑MRI影像为研究对象,围绕数据增强与影像分割这两个方面展开研究。
构建数据增强网络,既可用于脑MRI影像的跨序列
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