通过建立医学图像数据库,可对医学图像数据进行语义学意义上的存取和查找。 所谓医学图像分割,就是根据医学图像的某种相似性特征(如亮度、颜色、纹理、面积、形状、位置、局部统计特征或频谱特征等)将医学图像划分为若干个互不相交的“连通”的区域的过程,相关特征在同一区域内表现出一致性或相似性,而在不同区域间表现...
分割可以完成检测的工作，额外还可以给出息肉的形态学特征。
在医学图像分割领域，各种基于人工智能技术的医学图像自动分割方法并取得了很好的效果。然而传统的机器学习方法，例如区域生长、模糊均值聚类、边缘检测过滤器等，需要较多的人工参与，特征提取、种子点标注等环节繁琐且难以实现自动化。自2012年以来，基于卷积神经网络的深度学习方法开始崭露头角，各种网络模型层出不穷，...
其实你的问题换一种问法会更有意思：为什么息肉分割效果这么好，还有论文做检测？（不考虑工业界，仅在...