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WordPress Plugins百大外掛精選(火力加強版)

為了解決seo設定的問題，作者Pseric 這樣論述：

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使用焦點損失函數與判別器訓練之增強型U-Net於斷層掃描影像之肝臟與肝腫瘤分割

為了解決seo設定的問題，作者方啓瑞 這樣論述：

肝癌一直以來都是臺灣十大癌症死因中的前兩名，每年都有數千人因罹患肝癌過世。肝癌早期通常沒有明顯症狀，需要透過有效的篩檢工具來輔助診斷，例如電腦斷層掃描。然而一位病患的電腦斷層掃描可以產生數百張切片影像，使用人工篩檢是非常耗費精力的。本論文使用卷積神經網路應用在肝臟與肝腫瘤電腦斷層掃描的語義分割，以機器來輔助醫師診斷。研究方法是以U-Net為基礎架構，並同時加入了Squeeze-and-Excitation blocks以及attention gates這兩種模塊。另外在模型的訓練階段額外加入一個判別器，將語義分割模型與判別器視為生成對抗網路的框架來訓練，藉此提升語義分割模型的分割能力。透過實

驗比較，在測試資料的dice score中，同時加入Squeeze-and-Excitation blocks與attention gates並且在訓練時加入判別器機制，能讓肝臟的dice per case從0.9180上升到0.9385，肝腫瘤的dice per case從0.6020上升到0.6391。