TY -的A2 -汗,Waliullah盟——Sumathy b . AU - Dadheech Pankaj AU - Jain,莫妮卡盟——Saxena Ankur AU - Hemalatha, s . AU -刘麒盟——Nuagah Stephen Jeswinde PY - 2022 DA - 2022/02/27 TI -肝损伤预测使用偏微分与提高卷积神经网络分割SP - 4055491六世- 2022 AB - 背景。肝脏是一个最重要的,在人体最重要的器官。它分为两个颗粒状叶,一个在右边,一个在左边,由胆管连接。切除的肝脏是必不可少的废物从人类食品消费,胆汁的创建,代谢活动的规定,清洁血液的敏化消化管理和存储的维生素和矿物质。执行肝脏疾病的分类使用计算机断层扫描(CT扫描),首先必须完成两个关键阶段:肝脏分割和分类。分类肝病最困难的挑战是区分肝脏和附近的其他器官。 方法。肝活检是一种创伤性诊断程序,广泛认为是黄金标准准确评估肝脏疾病的严重程度。非侵入性方法检查肝脏疾病,如血清标记和医学成像(超声、磁共振先生和CT)也被开发出来。这种方法使用了偏微分技术(PDT)分离肝脏的其他器官和水平集方法(LSM)分离肿瘤位置的周围组织基于投影图像作为输入。一种改进的帮助下卷积分类器,分类的不同阶段可能会完成。 结果。几个精度、灵敏度和特异性产生测量评估LSM的分类使用一种改进的回旋的分类器。大约97.5%的性能肝脏分类精度达到94.5%连续区间(CI)的(0.6775 - 1.0000)和2.1%的错误率。建议的方法的性能比现有的两个算法,和敏感性和特异性提供整体平均水平的96%和93%,分别与95%连续区间(0.7513 - 1.0000)和(0.7126 - 1.0000)的敏感性和特异性,分别。SN - 2040 - 2295 UR - https://doi.org/10.1155/2022/4055491 - 10.1155 / 2022/4055491摩根富林明医疗工程PB - Hindawi KW - ER