XNet：基于CNN的医学X射线图像分割方法
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简介：
XNet是一种创新的深度学习模型，专门用于医学X射线图像的精确分割。该方法利用卷积神经网络（CNN）的强大功能，实现高效、准确的图像分析，为医疗诊断提供有力支持。
XNet 是一个卷积神经网络，旨在将 X 射线图像分割为骨骼、软组织和开放束区域。特别地，在小型数据集上表现良好，并且其设计目标是尽量减少软组织类别中的假阳性数。该代码与在 SPIE 医学影像会议论文集中发表的论文配套提供，相关论文可在预印本 arXiv 上找到，引用格式为：
@inproceedings{10.1117/12.2512451,
author = {Joseph Bullock and Carolina Cuesta-Lázaro and Arnau Quera-Bofarull},
title = {{XNet: a convolutional neural network (CNN) implementation for medical x-ray image segmentation suitable for small datasets}}
}
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