-NOV27th
机器学习应用
——心脏分区
晟视分享
一、背景介绍
在心脏分割任务中，全心脏分割具有一定的难度。在深度学习的分割算法兴起之前，国内外学者提出了很多心脏解剖结构，如心室、心房等的分割算法。但效果不理想，效率不足以满足需求。近几年计算机技术发展迅速，深度学习在图像处理中得到广泛应用。深度学习的方法不仅克服了传统算法的缺陷，如过多的人工干预、计算效率低下等问题，还获得了更加准确的分割结果。二、分区方法
首先进行人工标注，得到足够的数据集后，利用3D网络进行数据训练，最后高效预测结果。以下为晟视科技成果展示：图1神经网络结构示意图
图2二位显示预测值（第1，3列）及真实标签（第2，4列）
图3三维显示预测模型（左侧）和真实模型（右侧）
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