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基于U-net模型的肝脏CT图像分割
摘要：在医学领域，随着影像医学技术在临床诊断中的作用越来越大，基于深度学习的图像分割技术在医学中的应用也具有了更重要的意义。本次设计是针对肝脏的CT图像分割，CT图一般是灰度图，由于腹部CT图中包含多个器官，解剖难度大，目前一般都是医生亲自分割，传统手段所耗费的时间与精力成本都过高，针对这一问题本设计将利用U-net模型分割算法自动从腹部CT图中分割出肝脏部分。
本设计首先介绍了常用的图像分割方法，学习了深度学习模型基础，搭建了基于pytorch的深度学习框架，并针对U-net模型的结构以及实现原理进行了深入研究，然后对sliver07
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