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卷积神经网络用于脑肿瘤分割( Convolutional neural networks for brain tumour segmentation )
A Bhandari J Koppen M Agzarian
定量图像分析的引入催生了放射学等领域，这些领域被用来预测临床后遗症。一个日益增长的研究领域是脑肿瘤，特别是多形性胶质母细胞瘤(GBM)。肿瘤分割是分析这种病理的一个重要步骤。人工分割经常是不一致的，因为它在观察者之间不同。自动分割已经被提出来解决这个问题。例如卷积神经网络(CNNs)，这种机器学习管道是建立在神经元（称为节点）和突触（连接）的生物过程模型上的，在文献中一直是人们感兴趣的方法。我们首先通过对CNNs进行教育研究，并进行文献检索以确定分割的示例管道，从而研究CNNs在分割脑肿瘤中的作用。然后，我们通过探索一种新的场放射组学来研究CNNs的未来用途。它检查脑肿瘤的定量特征，如形状、质地和信号强度，以预测临床结果，如生存率和对治疗的反应。
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