Optimized U3-Net framework for multi-class liver and tumor segmentation: a comparative study with boundary-aware clinical metrics

Accurate segmentation of liver and tumor regions in Computed Tomography (CT) scans is fundamental for the effective diagnosis and surgical planning of hepatic malignancies. This study evaluates and compares three sophisticated Convolutional Neural Network (CNN) architectures—U-Net, U2-Net, and U3-Ne...

Повний опис

Бібліографічні деталі

Автори:	Walaa Sameer Araydah, Ansam Basem Al-Hyarat, Abdelwadood Muhammad Mesleh, Bilal Muhammad Zahran
Формат:	Artigo
Мова:	Inglês
Опубліковано:	PeerJ Inc. 2026-05-01
Серія:	PeerJ Computer Science
Предмети:	Liver TS CT scan analysis U-Net U2-Net U3-Net Deep learning (DL)
Онлайн доступ:	https://peerj.com/articles/cs-3835.pdf
Теги:	Додати тег Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!