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首页> Journal of X-ray science and technology> U-Net: A valuable encoder-decoder architecture for liver tumors segmentation in CT images.

U-Net: A valuable encoder-decoder architecture for liver tumors segmentation in CT images.

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第一作者： Hanene,Sahli
第一单位： Laboratory of Signal Image and Energy Mastery (SIME), LR13ES03, University of Tunis, ENSIT, 1008, Tunis, Tunisia.
作者： Hanene,Sahli [1] ; Amine,Ben Slama [2] ; Salam,Labidi [2]
作者单位： Laboratory of Signal Image and Energy Mastery (SIME), LR13ES03, University of Tunis, ENSIT, 1008, Tunis, Tunisia. [1] Laboratory of Biophysics and Medical Technologies, LR13ES07, University of Tunis EL Manar, ISTMT, 1006, Tunis, Tunisia. [2]
关键词 CT imagesLiver tumorsdeep transfer learningencoder-decoder architecturesegmentation
医学主题词 算法(Algorithms);人类(Humans);图像处理, 计算机辅助(Image Processing, Computer-Assisted);肝肿瘤(Liver Neoplasms);体层摄影术, X线计算机(Tomography, X-Ray Computed)
DOI 10.3233/XST-210993
PMID 34806644
发布时间 2022-04-01
提交
  • 浏览2
Journal of X-ray science and technology

Journal of X-ray science and technology

2022年30卷1期

45-56页

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