改进型U-Net网络的左心室超声心动图像分割

超声心动图像是诊断心脏疾病、分析心脏功能的重要手段,其中左心室大小、形态是判断心脏是否正常的重要参数,而对超声心动图像中左心室进行有效分割是获取左心室大小、形态等参数的关键.在传统U-Net网络基础上引入密集链接,构建一种对左心室超声心动图进行精确分割的深度学习模型.实验结果表明,密集链接的引入可以有效提高分割精度,,...