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Segmentation of lung parenchyma in CT images using CNN trained with the clustering algorithm generated dataset

机译:使用由聚类算法生成的数据集训练的CNN分割CT图像中的肺实质

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摘要

BackgroundLung segmentation constitutes a critical procedure for any clinical-decision supporting system aimed to improve the early diagnosis and treatment of lung diseases. Abnormal lungs mainly include lung parenchyma with commonalities on CT images across subjects, diseases and CT scanners, and lung lesions presenting various appearances. Segmentation of lung parenchyma can help locate and analyze the neighboring lesions, but is not well studied in the framework of machine learning.
机译:背景肺分割是任何旨在改善肺部疾病的早期诊断和治疗的临床决策支持系统的关键程序。异常肺主要包括肺实质,其在跨受试者,疾病和CT扫描仪的CT图像上具有共性,并且表现出各种外观的肺部病变。肺实质的分割可以帮助定位和分析邻近的病变,但是在机器学习的框架中没有得到很好的研究。

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