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目的:开发一种基于3D-CNN的脑部多发性硬化症（MS）病灶图像的自动分割方法。方法:该分割方法分为两个阶段，包括2个CNN卷积层和池化层。第一阶段初步筛选出病灶体素，第二阶段进一步限定条件，从第一阶段得到的病灶体素中挑选出最终的分割结果。在MICCAI2016公共数据集上，对所提出的方法进行实验验证，并与其他的基线方法进行比较。结果:对于15位MS患者的MRI图像，所提出方法得到的平均相似性系数（DSC）为0.59，相比于3个基线方法，分别提高了2
作者：刘涵；王硕；孔宪媛；黄俊辉；马磊；相艳；邵党国；王海东；张雄
来源：国际生物医学工程杂志 2020 年 43卷 6期
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