分类号 TP311密级 公开 UDC500 学校代码 +10555~~ 硕士学位论文 (学术学位) 基于U-Net模型的医学图像分割方 法的研究 研究生姓名 席何文 指导教师、职称 陈灵娜教授 学科专业 软件工程 ' 研究方向
自注意力捕获长距离特征信息的目的,并在MLP网络最后一层全连接之后添加挤压激励模块获取通道间的特征,以及在残差路径中加入深度可分离卷积对局部邻域信息进行提取.通过采用CSE-Transformer方法使得CSETrans Net网络在捕获长距离特征信息能力的基础上同时兼顾特征局部邻域信息,并在Mo Nu Seg细胞核实验中取得了优异的分割性能...
基于U--Net网络的医学图像分割方法研究.pdf,摘要 摘要 随着医学成像技术的日臻完善,医学图像的检查已经成为诊断流程中必不可 少的步骤,以此来协助医生更好地诊断病症。传统的人工检查医学图像的方式是一 项耗费时间的工作,还需要临床专家和技术人员参与,不能满足广大医
图像分割是遥感解译的重要基础环节,高分辨率遥感图像中包含复杂的地物目标信息,传统分割方法应用受到极大限制,以深度卷积神经网络为代表的分割方法在诸多领域取得了突破进展。针对高分辨遥感图像分割问题,提出一种基于U-Net改进的深度卷积神经网络,实现了端到端的像素级语义分割。对原始数据集做了扩充,对每一类地物目标训练...
本文围绕这一目标并结合目前医学图像分割中常用的U-Net结构进行研究.首先,利用差分信息能够反映目标边缘特征的特性,设计了一种新的自适应差分卷积模块,每个通道的卷积算子都能将差分信息动态地与普通卷积捕获的特征信息融合,充分利用差分特征信息,从而提高卷积模块对图像特征的提取能力.其次,基于特征图的生成过程,本文设计...
为提升水下图像分割效果,提出一种利用三分支注意力模块改进U-net结构的水下图像分割方法,即利用注意力机制来实现跨通道交互信息,在实现多维交互的同时不降低维度.通过在VOC2007和SUIM数据集上的实验表明,文中方法在VOC2007数据集上mIOU值为72.05,mPA值为81.3,优于传统U-net网络mIOU值58.74和mPA值71.13;在SUIM水下数...
取得了更好的分割性能和鲁棒性.本文主要工作归纳如下:1)为了解决医学图像分割面临的预测结果粗糙,特征表示能力差的问题,本文研究了一种结合编解码网络与注意力机制的分割结构.首先,引入U-Net网络结构,既利用编码器阶段下采样操作提取目标高级语义特征,又在解码器阶段通过上采样和跳跃连接恢复高分辨率分割细节.其次,引入...
血管图像分割任务,本文基于主流分割医学图像的U-Net网络,研究提出了三种视网膜血管分割算法,分别是基于改进的残差U型网络算法,基于改进的密集U型网络算法和基于轻量化的分割网络算法,主要的研究工作如下:(1)针对视网膜血管复杂的结构,分割难度大,分割的准确度不高,研究了一种基于改进的残差U型网络的视网膜血管分割算法....
图像分割U-Net网络注意力机制针对输电线路巡检航拍的绝缘子图像存在背景复杂,对比度不明显,图像质量不能保证等情况造成绝缘子分割精度不高的问题,提出一种基于注意力模型改进U-Net网络的分割方法.首先以VGG16替换主干特征提取网络,增强网络的适用性;同时在下采样过程中引入注意力模型,增强对绝缘子目标的辨识能力,抑制背景...
医学图像分割任务中,如何实现快速分割的同时兼顾高准确性一直都是研究的热点.本文对基于U-Net网络的医学图像分割提出了新的改进模型,并在实验中验证了有效性.主要工作内容如下:(1)针对医学图像分割方法中存在的特征信息提取不充分,边界分割不清晰以及分割精度不足等问题,本文提出了融合空间通道注意力门的U-Net分割模型...