AI：结直肠癌病灶图片分割

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结直肠癌是全球第三大癌症，其年标化发病率为0.41‰，死亡率为0.15‰。

基于全卷积神经网络（FCN）的结直肠癌T2加权MRI图像分割：使用VGG-16网络进行特征提取，从VGG-16中每个模块的最后一个卷积层分别引出一个边输出模块，这些边输出模块能够深入挖掘多尺度特征并产生相应的输出。最后，所有的边输出结果融合生成最终的分割结果。

实验结果显示，该模型对结直肠癌肿瘤分割具有较高的敏感性（87.85%）和特异性（96.75%）。这项研究，借助人工智能找到了一种全自动结直肠癌病灶分割方法，能够有效缩短结直肠癌疾病分析和诊断的前期工作所需要的时间。

论文信息：Junming Jian,Fei Xiong,Wei Xia,Rui Zhang,Jinhui Gu,Xiaodong Wu,Xiaochun Meng*,Xin Gao*,Fully Convolutional Networks(FCNs)-Based Segmentation Method for Colorectal Tumors on T2-Weighted Magnetic Resonance Images,Australasian Physical&Engineering Sciences in Medicine,Apr.4,2018(Published online).

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