今天,由于乳房x线照相成像的问题,使用超声波图像来检测乳腺癌正在增加。这种类型的成像与乳房x线照相成像相比具有许多优点。随着这种类型的成像的普及,借助于计算机分析超声图像的诊断系统的设计是必要的。这些系统通常有四个部分:预处理、分割、特征提取和分类。另一方面,分割精度的增加增加了系统性能精度。近年来,深度学习...
针对乳腺癌肿瘤超声图像中存在的背景信息复杂问题,在U-Net的编码器中加入如图2所示的通道注意力模块[18](Squeeze-and-Excitation, SE),可减少与乳腺癌肿瘤无关的冗余特征信息,提升网络对肿瘤特征的提取能力[19]。 图2 SE模块 在图像分割任务中,注意力机制可以使网络重点关注图像的某部分信息。为了防止背景信息噪...
对于病灶边界模糊且肉眼难以辨识的图像,L-U-Net 2 模型分割结果较 L-U-Net 1 模型更为精准,且热力图显示其解释性极佳,可弥补传统模型透明度缺乏的不足,增加模型 输出结果的可信度. 综上所述,利用 L-U-Net 2 模型分割乳腺癌超声 图像能以良好的轻量化程度获得较好的分割精度.但本研究系以医师分割结果为...
[摘要]腋窝淋巴结是乳腺癌常见的转移位置,超声图像是腋窝淋巴结转移的主要检查方式之一.当前,腋窝淋 巴结超声图像分割因其自身的噪声多、特征复杂等特点,使得其分割准确率还有待提高.本文提出了一种基于腋窝 超声的新型分割算法U・net・MDSC,该算法采用解码和编码的方式自动分割腋窝淋巴结,针对超声图像尺寸小、分 ...
目的 观察轻量化U-Net(L-U-Net)模型分割乳腺癌超声图像的价值.方法 回顾性分析779例女性乳腺癌患者共1 009幅超声图像,以其中807幅为训练集,202幅为测试集.将MobileNetV2模块和MobileViT模块嵌入U-Net模型编码端构建L-U-Net模型,包括常规轻量L-U-Net(L-U-Net 1)和次轻量L-U-Net(L-U-Net 2)模型;以...