肝脏肿瘤是与癌症相关的主要死亡原因之一。为了消融肿瘤组织并保持周围健康组织的完整，需要精确地靶向肿瘤区域。CT图像是肝脏肿瘤评估和分期中使用的最广泛的影像学方法之一。鉴于手动分割中存在的主观性，可重复性差，劳动强度大等等问题，能够极大提高效率的全自动或半自动分割方法早已成为业内的主流方法。年4月，南方科技大学和香港大学在IEEEAccess期刊上发表了题为《DeepLearningInitializedandGradientEnhancedLevel-SetBasedSegmentationforLiverTumorFromCTImages》的文章，介绍了一种从CT图像分割肝脏肿瘤的基于深度学习初始化和梯度增强水平集的方法。
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DeepLearningInitializedandGradientEnhancedLevel-SetBasedSegmentationforLiverTumorFromCTImages
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