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基于深度残差u网络的光学相干断层扫描易损斑块分割。( Optical Coherence Tomography Vulnerable Plaque Segmentation Based on Deep Residual U-Net. )
Lincan Tong Jia
血管内光学相干层析成像图像的自动准确分割在心血管疾病的计算机辅助诊断和治疗中具有重要意义。然而，由于两个原因，这项任务没有得到很好的解决。首先，由于光学相干层析成像图像采集困难，加上人工标记的费力，图像数据通常很小。第二，光学相干层析成像图像含有多种成像伪影，阻碍了对血管壁的清晰观察。为了克服这些局限性，提出了一种新的心血管易损斑块分割方法。该方法构造了一个新的深度残馀U-网来分割易损斑块区域。此外，为了克服前人研究中广泛存在的目标边界分割不准确的问题，提出了一种由加权交叉熵损失和Dice系数组成的损失函数来解决这一问题。深入的实验和分析验证了该方法的有效性和优越性。
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