AI 医学影像分割技术详解
医学影像分割是计算机视觉和医学影像处理领域的一个重要研究方向。它旨在将医学图像中的不同组织、器官或病变区域自动识别并分离出来。以下是对 AI 医学影像分割技术的详细介绍。
技术背景
随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的医学影像分割方法在准确性和效率上取得了显著的进步。这些方法包括：
- 卷积神经网络（CNN）：通过学习大量的医学图像数据，CNN 能够自动提取图像特征并进行分割。
- 图割算法：基于图论的方法，通过构建图像的像素图，利用图割算法进行分割。
分割方法
基于深度学习的分割方法：
- U-Net：一种经典的卷积神经网络架构，特别适用于医学图像分割。
- Mask R-CNN：结合了区域建议网络（R-CNN）和目标检测，能够同时进行分割和目标检测。
基于传统图像处理的方法：
- 阈值分割：根据图像的灰度值将图像分割成多个区域。
- 边缘检测：通过检测图像中的边缘信息来进行分割。
应用场景
AI 医学影像分割技术在以下场景中有着广泛的应用：
- 肿瘤分割：帮助医生更准确地定位肿瘤位置，为治疗方案提供依据。
- 器官分割：用于评估器官功能，如肝脏、心脏等。
- 病变检测：识别图像中的病变区域，如视网膜病变、皮肤病变等。
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相关图片
- U-Net 架构图：
- Mask R-CNN 工作流程图：