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Automatic Segmentation Algorithm of Magnetic Resonance Image in Diagnosis of Liver Cancer Patients under Deep Convolutional Neural NetworkAlgoritmo de Segmentación Automática de Imágenes de Resonancia Magnética en el Diagnóstico de Pacientes con Cáncer de Hígado bajo una Red Neuronal Convolucional Profunda.

Resumen

Para estudiar la influencia de diferentes secuencias de imágenes de resonancia magnética (IRM) en la segmentación de lesiones de carcinoma hepatocelular (CHC), se mejoró el U-Net. Además, se introdujo la red de fusión profunda (DFN), la estrategia de mejora de datos y la estrategia de datos aleatorios (RD), y se propuso un algoritmo de segmentación de imágenes de IRM multisequencia basado en DFN. Se diseñaron experimentos de segmentación de imágenes de IRM de secuencia única y de imágenes de IRM multisequencia, y se comparó el resultado de segmentación de imágenes de IRM de secuencia única con los del algoritmo de red neuronal convolucional (FCN). Además, también se diseñaron experimentos de RD y de entrada única. Se encontró que la sensibilidad (0.595 ± 0.145) y el DSC (0.587 ± 0.113) obtenidos por el U-Net mejorado fueron significativamente más altos que la sensibilidad (0.405 ± 0.098) y el DSC (0.

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