摘要：针对乳腺癌超声图像分割问题，提出了一种基于掩膜区域卷积神经网络（Mask R-CNN）的算法。首先，进行了超声图像分割网络的算法设计；其次，将整理好的数据集制成COCO数据集图像分割形式，提取了训练集和测试集；最后，采用迁移学习方法对网络进行了训练，得出全部测试集的乳腺癌超声图像分割结果图，并且以Dice 系数...
本发明公开了一种乳腺癌病灶超声波图像分割算法,包括:数据集的制作,即收集乳腺癌病灶超声波图像、对收集到的数据集进行预处理、将数据集划分训练集验证集以及测试集;构建改进MedicalTransformer网络模型,将制作的乳腺癌病灶超声波图像数据集输入到构建好的网络模型中,进入四个带有门控单元的AxialAttention的block中进行...
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...
基于深度学习和注意力机制的乳腺超声图像分割算法研究 乳腺癌是影响全世界妇女健康的最严重疾病之一,因此开发一种能够在早期阶段发现乳腺癌的方法是非常迫切的.乳腺超声成像成本低,携带方便,因此它成为乳腺癌诊断的最重要... 陈朝一 - 广东财经大学 被引量: 0发表: 2022年 多重注意力引导的超声乳腺癌肿瘤图像分割...
摘要 传统基于U-Net超声乳腺图像分割任务中存在预测尺度单一和信息丢失等问题。针对存在的问题,提出一种由多重注意力引导机制的U-Net超声乳腺肿瘤图像分割。首先,在U-Net的编码结构中,引入多个SE通道注意力,对输入的乳腺...展开更多 There are some problems such as single prediction scale and information loss ...