摘要
卷积神经网络已被广泛应用于各种计算机视觉任务。近期在语义分割领域的进展使得其在医学图像分割中的应用成为可能。尽管大多数卷积神经网络使用二维核，但最近关于医学图像分割的基于卷积神经网络的研究中，出现了三维核的应用，这使得医学图像的三维结构得以充分利用。虽然与语义分割密切相关，但医学图像分割面临着一些特定的挑战，如标注数据的稀缺性、真实标签中的高类别不平衡以及三维图像对内存的高需求。本文展示并应用了一种基于卷积神经网络且使用三维滤波器的方法，用于手部和脑部MRI图像的分割。文中讨论了对现有卷积神经网络架构进行的两项改进，以及应对上述挑战的方法。尽管现有的大多数医学图像分割文献主要集中在软组织和主要器官上，本研究则通过验证中枢神经系统和手骨的数据来证明其有效性。