多模态3D卷积神经网络脑部胶质瘤分割方法

由于大多数脑部胶质瘤边界有水肿且内部结构复杂,分割胶质瘤及瘤内结构难度较大。提出一种新的基于多模态MRI 3D卷积神经网络(CNN)脑部胶质瘤及瘤内各结构的自动分割算法。首先,标准化由T1、T1c、T2、FLAIR 4个MRI模态组成的输入图像。其次,构建10个卷积层,2个全连接层的3D CNN。卷积层采用3×3×3的3D卷积核;全连接层采用PRe Lu激励函数,并结合dropout技术防止过拟合。构建的3D CNN分割胶质瘤和瘤内各结构精度高,与专家手动分割的结果接近。实验结果表明,构建的多模态3D CNN能够准确地分割MRI多模态图像脑部胶质瘤及瘤内各结构,具有重要的临床意义。     

在高校伙食改革中实行单人核算

高校伙食改革经过高校广大后勤工作者十几年的努力探索，取得了举世瞩目的可喜成绩，获得了宝贵的经验，为高校的发展和社会的稳定作出了积极的贡献。在市场经济条件下办好高校伙食，为广大师生员工服务，矛盾是很多的。如：广大师生员工日益增长的物质文化生活需求与落后的高校整体管理水平、服务水平就是一对矛盾。正是由于这对矛盾双方的对立与统一，经过广大伙食管理工作者的努力，推动着高校伙食管理工作不断进步、创新，使矛盾的双方达到统一。同时，任何事物都不是孤立的存在，它与周围的世界有着千丝万缕的联系。因此，高校伙食改革…     

基于三维区域增长和灰度积分投影法的肺实质分割

为了提高肺结节计算机辅助检测、辅助诊断的准确性,研究精确分割肺实质方法。首先,采用Otsu法实现阈值法粗分割;其次,设计三维区域增长方法有效去除粘连在肺实质上的主气管和支气管树;再次,采用灰度积分投影法以及行扫描方法对左右肺粘连的情况进行判别和处理,实现左右肺分离;最后,用滚球法修复肺区边界,实现肺实质分割。该方法有效解决了肺实质分割中粘连肺实质的气管、支气管树去除问题,高密度的肺部组织易丢失、粘连肺壁的肺结节容易被遗漏等问题。通过对多组LIDC-IDRI肺部图像数据集的实验表明,该方法能够精确高效地实现对于肺实质分割。     

多模态3D CNN脑部胶质瘤分割方法

目的 由于大多数脑部胶质瘤边界有水肿且内部结构复杂,分割胶质瘤及瘤内结构难度较大。提出一种新的基于多模态MRI 3D卷积神经网络(CNN)脑部胶质瘤及瘤内各结构的自动分割算法。 方法 首先,标准化由T1、T1c、T2、FLAIR 4个MRI模态组成的输入图像。其次,构建10个卷积层、2个全连接层的3D CNN。卷积层采用3×3×3 的3D 卷积核;全连接层采用PReLu激励函数,并结合dropout技术防止过拟合。结果 构建的3D CNN分割胶质瘤和瘤内各结构精度高,与专家手动分割的结果接近。结论 实验结果表明,构建的多模态3D CNN能够准确的分割MRI多模态图像脑部胶质瘤及瘤内各结构,具有重要的临床意义。