U-Net算法是一种高效的图像分割技术,其核心思想在于采用对称的编码器-解码器架构来实现对输入图像的深度特征提取和精确的像素级分割。编码器部分负责捕捉图像的上下文信息,而解码器部分则专注于恢复图像的细节信息,两者协同工作以实现高质量的分割效果。 关键词 U-Net, 图像分割, 编码器, 解码器, 像素级 一、U-Ne...
摘要：肺结节的精准分割对于肺肿瘤的良恶性诊断具有重要意义。针对肺结节在肺部CT 图像中占比较小且形 态各异，为肺结节的识别带来障碍等问题，提出一种改进的U-Net 肺结节分割算法：加入双注意力模块，强化重要特征；使用残差模块简化网络训练，避免梯度消失；加入空洞空间金字塔池化模块，得到上下文不同尺度的特征；...
U-NetLung tumor针对医学图像的肺部肿瘤分割中病灶和周围组织的对比度低,边缘模糊,肿瘤和正常组织粘连,病灶和背景分布不均衡等问题,提出跨模态多编码混合注意力机制模型分割肺部病灶,用多种模态医学图像辅助分割病灶.首先设计了三编码器提取多模态医学图像的病灶特征,解决单模态医学影像的病灶特征提取能力不足的问题;然后...
医学图像分割方法可以辅助医生对病灶做出更快的量化与诊断,并给出更加准确 的治疗方案。然而在实际的临床应用中,不同疾病类型、不同影像类型以及不同病例 UU 之间的差异使得医学图像分割模型的鲁棒性与泛化能力表现不佳。型网络( Network,U-Net)虽然是一种通用型的病灶分割框架,但仍存在特征表达能力有限、 分割不够...
医学图像分割GAN用于脑肿瘤、肝脏、皮肤病变、结肠组织学、肾脏、血管边界、肺部结节、前列腺、乳腺癌、骨肉癌等。 医学图像分割作为一种新兴的生物医学图像处理技术,为可持续医疗做出了巨大贡献。现已成为计算机视觉领域的一个重要研究方向。 CNN近年来被用于医学图像分割,在现场和辅助诊断方面取得了巨大的成功。总结现有...
(2)在肺结节数据增强的基础上,研究了使用改进U-Net网络对肺结节进 行检测的算法。为了缓解深度神经网络梯度消失的问题,在U-Net模型中加入 了残差连接。而肺结节在肺部CT中所占的比例较小,为了使网络更关注结节的 部分,在U-Net网络中添加了混合注意力机制。就U-Net网络本身而言,连接 方式导致特征信息利用不够充...
用于肺部肿瘤图像分割的跨模态多编码混合注意力U-Net 针对医学图像的肺部肿瘤分割中病灶和周围组织的对比度低,边缘模糊,肿瘤和正常组织粘连,病灶和背景分布不均衡等问题,提出跨模态多编码混合注意力机制模型分割肺部病灶,... 周涛,董雅丽,刘珊,... - 《光子学报》 被引量: 0发表: 2022年 融合双注意力机制3D U...
摘要 目的:胸部X线图像中肺野的自动分割是相关疾病筛查和诊断的关键步骤,为了适应计算机辅助诊断系统的要求,提出一种基于空洞空间金字塔池化的U-Net网络对胸部X线图像中肺野进行自动分割。方法:在编码和解码之间引入带有空洞卷积的...展开更多 Objective The auto-segmentation of lung fields in chest X-ray images is...
基于通道注意力机制和U-net的医学图像分割方法
系统采用了当前语义分割领域中效果已经比较好的U-net网络结构,并且将Inception V3结构和residual block两种结构融入到U-net网络中,用ELU激活函数代替了之前使用的ReLU激活函数,实现了改进的图像模型,并在训练结果的平均准确率方面得到一定的提升。医疗图像识别系统把这个算法模型作为一个重要模块,系统的搭建使用了Python...