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针对目前常见的U-Net网络结构以及现有的图像去噪算法在去除图像噪声时,处理后得到的图像较为模糊且图像的边缘纹理过于光滑缺乏真实性的问题,提出了一种改进的U-Net网络结构去噪算法.它由去噪模块以及边缘信息提取模块组成,首先,利用U-Net++中的跳跃连接应用到原始的U型去噪子网中,密集连接的U型去噪网络可以减少编码器与...
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臂丛神经阻滞麻醉是外科手术中常用的麻醉方法之一,其关键的步骤是识别臂丛神经结构,超声因无创,实时的特点已成为识别神经结构的重要手段,由于臂丛神经超声图像中含有大量噪声且对比度低,传统的分割方法很难达到理想的分割效果.因此,提出了一种基于U-net网络模型改进的臂丛神经超声图像分割方法.首先,在编码器部分引入了高效...
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.U-Net网络由于其深层卷积结构,使得U-Net网络对相对面积较大的器官分割效果较好,面积较小的器官分割效果较差.对胸部多器官分割任务来说,由于胸部器官大小不同,位置不同,形状不同,对于多个器官的特征信息提取有一定难度,现有研究中利用其他注意力机制进行胸部器官分割的研究较少.因此,本文通过结合注意力机制对U-Net...
针对结直肠内部环境复杂以及结直肠息肉边界模糊且颜色,形状,大小不一等问题,提出用于结直肠息肉图像分割的基于U-Net高效多注意力融合(efficient multi-attention fusion based on U-Net,EMAU-Net)算法.EMAU-Net算法利用快速行进方法(fast marching method,FMM)抑制结直肠镜检查中的高光噪声;在编码器部分采用轻量级网络...
结构面对于岩体力学行为和变形破坏机制具有重要影响.快速精确获取结构面分布特征和参数信息对于深部工程岩体稳定性和灾害孕育机制分析具有重要意义.钻孔摄像是一种岩体内部结构面探测新技术,但对钻孔图像中结构面的识别仍以人工辨识为主,存在工作量大,处理速度慢与人为误差高等问题.基于此,论文开展基于U~(2)-Net卷积神经...
U-Net has been providing state-of-the-art performance in many medical image segmentation problems. Many modifications have been proposed for U-Net, such as attention U-Net, recurrent residual convolutional U-Net (R2-UNet), and U-Net with residual blocks or blocks with dense connections. Howeve...
使用VS2012开发VB.NET WPF应用程序。我有一个简单的MusicPlayer教程应用程序,我正在使用它来学习WPF。我正在逐步将教程的C#版本转换为VB.NET。 应用程序中有两个类都在同一个命名空间下。我可以在XAML中引用该命名空间,但是当我尝试在XAML中引用类对象时,会出现错误,我无法编译。 奇怪的是,智能感知功能对通过xmlns...