MCAF-Net：用于CT圖像肝臟自動分割的多特征互補和自適應(yīng)融合網(wǎng)絡(luò)

摘要： 醫(yī)學(xué)圖像不可避免地會產(chǎn)生噪聲和偽影，分割算法容易受到這類信息的影響。為了更準確地幫助醫(yī)師診斷肝臟疾病和制定手術(shù)方案，對計算機斷層掃描（Computed Tomography,CT）圖像進行精確的自動肝區(qū)分割是亟待解決的問題。針對這一問題，提出了多特征互補和自適應(yīng)融合網(wǎng)絡(luò)（Multi-feature Complementary and Adaptive Fusion Networ... （共15頁）