乳腺肿瘤的形状和大小各异,以及背景不均匀,使得在 DCE-MR 图像中准确分割肿瘤变得具有挑战性。本文提出了一种新颖的肿瘤敏感合成模块,并展示了其与肿瘤分割集成后的用法
癌症在大小、形态和强度外观上的巨大差异,自动和稳健的分割仍然非常具有挑战性。本文提出了一种简单而有效的两阶段方法,该方法同时利用对比前和对比后的增强信息来分割乳腺癌