换一批摘要为了更精确地实现对 CT 小肠造影图像中的肠系膜血管进行分割,在解决了 U-Net 模型随着网络层级的加深而出现梯度消失的问题的基础上,增强了网络对图像全局信息的学习能力,提出了一种 AA Res-U-Net 模型算法.以由医师标注后肠系膜血管的临床 CT 小肠造影作为原始数据集,验证 AA Res-U-Net 模型的实际分割能力.结果表明,AA Res-U-Net 模型能高效地将肠系膜血管从 CT 图像中分割出来,测试集血管分割的 Dice 相似度系数为 95.32％,具有很好的临床应用前景.
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