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基于深度学习与自适应对比度增强的臂丛神经超声图像优化

作者:杨桐; 张姗姗; 江方舟; 李奕飞; 俞戈昊; ...臂丛神经超声图像自适应增强对比度算法卷积神经网络深度学习图像处理

摘要:现代医学中,利用臂丛神经分割与识别后的图像经过对比度增强优化后,可以更利于医师识别出病症和肿瘤。在上肢手术与术后护理中需要进行麻醉护理,而臂丛神经阻滞是一种常用的局部麻醉方式。为了精确确定臂丛神经的位置,在实际治疗过程中广泛应用超声设备对神经系统进行检测和定位。文中阐述了基于深度学习以及神经网络,在超声动态影像中准确地识别并分割臂丛神经,且在截出的图像中通过自适应对比度增强来优化超声图像的显示。实验数据来自于北京积水潭医院,分为病人的超声影像以及对应的良性恶性肿瘤图片。文中运用了增强对比度的算法对所提取的特征进行处理,结果表明增强了图像的对比度和显示内容的精确度。

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计算机科学

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