结合图像的多重上下文语义特征,以提升模型的特征提取能力.(2)基于生成式对抗网络博弈的思想,进一步对医学图像分割可改进的不足进行分析,针对医学图像难以分割的复杂组织纹理和模糊边界,相较于自然图像较低的对比度和较高的噪声等问题,提出了基于GAN优化的医学图像分割算法GAN-UNet.使用提出的SA-RU-Net模型作为生成对抗...
针对医学图像难以分割的复杂组织纹理和模糊边界,相较于自然图像较低的对比度和较高的噪声等问题,提出了基于GAN优化的医学图像分割算法GAN-UNet.使用提出的SA-RU-Net模型作为生成对抗网络的生成器,利用判别器使得模型中双方网络进行博弈,进而对其中的分割网络进行高阶约束.为改进的生成对抗网络加入约束条件,解决生成式...
本发明涉及一种基于GAN‑UNet变体网络的脑部MRI肿瘤分割方法,属于医学图像处理技术领域,包括:通过生成器对四个模态数据进行处理,从而生成脑部肿瘤区域的预测结果;通过生成器网络结构中的编码器对胶质瘤的多模态MRI图像从低水平像素信息进行高阶维度的胶质瘤语义特征信息提取;通过生成器网络结构中的解码器对高阶维度的...
首先对图像进行预处理，并通过Labelme进行图像分割制作标记图，再将UNet++网络作为生成器，将生成器结果与标签图同时输入判别器网络，通过提取图像特征判断图像来源，通过生成器和判别器的相互博弈，提升图像分割质量，通过试验验证并与UNet、UNet++、GAN-UNet 分割结果进行对比，表明了GAN-UNet++的可行性。
1、鉴于现有技术中的上述缺陷或不足,并针对以上关于细胞核图像研究缺口,本发明提出了基于gan模型的细胞核免疫组化图像分割方法,具体的unet512与patch gan融合的生成对抗网络及huber损失函数对免疫组化细胞核分割方法,在深度学习领域达到了很好的分割阳性与阴性细胞的效果。
基于改进Unet的矿石图像分割 为了应对矿产领域的矿石识别困难,识别设备成本高等问题提出了改进的Unet矿石图像分割算法,首先对EfficientNetV2加以改造作为模型的主干网络提取矿石特征;其次,引入MBc... 曾中华,曹东 - 《电子测量技术》 被引量: 0发表: 2023年 基于改进Swin-Unet的遥感图像分割方法 针对遥感图像数据本身存在...
针对现有肝脏CT图像肿瘤分割方法中存在欠分割,过分割,边界模糊以及分割精度较低的问题,提出一种基于生成对抗网络(GAN)的肝脏肿瘤自动分割算法.该算法首先对图像进行预... 周金治,胡震,郭莉莉,... - 《中国医学物理学杂志》 被引量: 0发表: 2023年 基于GAN-UNet的医学图像分割算法研究 医学图像分割是许多图像引导...
基于GAN-UNet的医学图像分割算法研究 医学图像分割是许多图像引导临床方法的基础和关键步骤,随着深度神经网络在分割方面取得的巨大成功,医学图像的分割不再依赖于人为标注的特征,神经网络可以自动学习分割... 刘双和 - 河北建筑工程学院 被引量: 0发表: 2023年 ...
A GAN–UNet based ore image segmentation method is proposed in this study. Considering the problem that there are many edges in the ore image, it is easy to cause wrong recognition of ore edge, generative adversarial net is used for image segmentation, the U–Net is used as the image ...
(1)提出了一种新的基于CycleGAN的对SD-OCT图像中NRD病变区域进行分割的方法,将Res-UNet引入到CycleGAN中,增强了生成器的拟合能力.引入了加权的注意力机制,增强了感兴趣区域特征的感知能力,同时削弱了无效区域特征对网络的干扰,有效改进了对目标特征的提取,使模型的分割效果更理想.本文将提出的方法与四个经典的方法相...