北京看白癜风的最好医院 http://m.39.net/pf/bdfyy/xwdt/通过对病变肝脏的CT图像进行自动而且准确的3D分割是一项艰巨的任务。全卷积网络（FullyConvolutionalNetworks，FCN）已经成为自动语义分割的强大工具，在医学图像中具有多种潜在的应用。但FCN中使用较大的感受野和多个池化层会导致对目标边界附近的定位不良。而且FCN通常独立进行像素预测，因此难以实现局部标签的一致性并导致目标边界的平滑度下降。为解决这些问题，年8月16日，美国哥伦比亚大学XiaotaoGuo等人在MedicalPhysics期刊上发表了题为《Automaticliversegmentationbyintegratingfullyconvolutionalnetworksintoactivecontourmodels》文章。介绍了将FCN集成到活动轮廓模型（ActiveContourModels，ACM）进行肝脏分割的新模型。
原文信息：
Automaticliversegmentationbyintegratingfullyconvolutionalnetworksintoactivecontourmodels
原文链接：
