传统方法利用单图分割技术对乳腺病灶进行分割,分割效果较差.随着深度学习的发展,利用神经网络方法对乳腺病灶进行分割成为目前的研究热点.本文针对乳腺超声图像的图像特点,对Attention U-Net网络结构进行改进,旨在提高网络模型乳腺病灶分割精度.本文主要研究内容如下:1.根据临床乳腺超声图像的图像特点,提出了一种边缘信息融合...
1.一种基于改进U‑Net模型的医学图像分割方法,其特征在于,包括以下步骤: S1:对ISIC和BUSI数据集的图像样本进行预处理; S2:将原U‑Net网络中用于提取图像特征的单一卷积模块替换为多尺度特征提取模块; S3:在原U‑Net网络中增加自注意力机制模块和残差注意力机制模块; ...
一种建立基于改进U-Net网络的颈部超声图像分割方法 一种建立基于改进UNet网络的颈部超声图像分割方法,属于图像分割算法领域.现有的图像分割方法在医疗图像上应用不足的问题.一种建立基于改进UNet网络的颈部超声图像分割... 刘明珠,付聪,张晓琢 被引量: 0发表: 2022年 基于改进U-Net网络的腺体细胞图像分割方法及系统...