基于神经网络乳腺解剖层分割试验设计

郑燊; 韩兆洲

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基于神经网络乳腺解剖层分割试验设计

首发时间：2018-11-23

郑燊 ¹
郑燊（1993-），男，暨南大学经济学院统计学系硕士研究生。研究方向：统计学与人工智能。
韩兆洲 ¹
韩兆洲（1955-），男，经济学博士，暨南大学经济学院统计学系教授，博士生导师。研究方向：经济预测与决策，宏观经济数量分析，统计信息与决策支持系统。

1、暨南大学经济学院统计学系，广州，510632

摘要：本文采用了3D标注技术，提出三维的神经网络用于乳腺解剖层分割法，该方法巧妙地运用3DUnet技术实现端到端的乳腺解剖层分割。通过对100套三维超声数据模拟自动分割的统计试验, 试验结果显示：新方法比原来最好方法的效果提升了10%, 同时分割结果更加平滑和稳定，避免了局部剧烈的变动，降低了医生的工作负担，试验结果证明了新方法具有重要的临床意义。

关键词：乳腺癌解剖层分割 Unet

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Layer Parsing of Breast Anatomy based on neural network

Zheng shen ¹
郑燊（1993-），男，暨南大学经济学院统计学系硕士研究生。研究方向：统计学与人工智能。
Han zhaozhou ¹
韩兆洲（1955-），男，经济学博士，暨南大学经济学院统计学系教授，博士生导师。研究方向：经济预测与决策，宏观经济数量分析，统计信息与决策支持系统。

1、Statistics Department,Shool of Economics,Jinan University.Guangzhou 510632

Abstract：We write 3D markup tool and propose 3D neural network to be used in layer parsing problem, which utilizes 3D Unet technique to realize it end to end. We prove that our method is 10% better than state of the art method and our prediction result is more smooth and stable which is able to avoid drastic changes.It is useful to reduce doctors\' load so that it have a significant influence in clinical applications.

Keywords： Breast cance Breast layer segmentation Unet

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郑燊，韩兆洲. 基于神经网络乳腺解剖层分割试验设计[EB/OL]. 北京：中国科技论文在线 [2018-11-23]. https://www.paper.edu.cn/releasepaper/content/201811-105.

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论文编号	201811-105
论文题目	基于神经网络乳腺解剖层分割试验设计
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