基于unet网络结构的医学图像语义分割算法研究.docx,PAGE 2 摘要 深度学习技术的提出与发展激发了各领域学者的研究热忱,拓宽了将图像、视频处理作为主要研究对象的计算机视觉领域的研究。其中作为计算机辅助诊断的重要步骤的医学图像分割是计算机视觉领域中的常用方式,其
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,解决生成式对抗网络收敛过于自由的问题,提升网络对图像边界附近像素分割的准确性,并加速模型的收敛.最终将训练好的生成网络作为图像分割...
卷积神经网络也被更多的研究者们运用在了医疗图像分割领域当中.而UNet的提出,则使之一度成为该领域之中最受欢迎的模型之一.UNet跳跃连接和解码编码的对称设计能很好提取医学图像中高级语义信息和低级特征,且其轻量化优势又能使其更好地适应较小的医学图像数据,加之其局部细节的分割效果出众,因此基于UNet的各种改进...
基于Unet的多注意力脑肿瘤图像分割算法 针对多类型脑肿瘤医学图像分割中上下文信息联系匮乏及人工分割效率,准确率低等问题,提出了一种基于Unet的脑肿瘤自动分割算法.首先,在Unet模型的基础上引入残差结构(Re... 吴量,付殿臣,程超 - 《计算机技术与发展》 被引量: 0发表: 2021年 基于Swin-Unet改进的医学图像分割...
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...