The conventional U-Net performs poorly in the segmentation of breast tumors in ultrasound images, due to the variability of breast tumors'shape, the image shadows and the obscure boundary. To overcome these difficulties, this paper proposes an enhanced network, namely MultiMixU-Net. The...
近年来,由于超声成像具有非侵入式、无辐射性、准确率高、低成本等[2]优势,逐渐成了一种筛查乳腺肿瘤的主流方法。传统的医学图像分割方向有U-Net、U-Net++,但会受到背景噪声的干扰,不能有效提取多尺度特征。本文提出了基于TransU-Net的多路径特征融合网络(Multi-path Feature Fusion Network,MFF-Net),通过多路径...
分割方法,属于图像分割领域,包括以下步骤:S1:通过MT‑GAN方法对数据集进行扩充预处理,同时生成乳腺医学图像及匹配掩码图像;S2:在传统的U‑net网络中,将原有的卷积模块替换为设计的多尺度注意力残差模块MAblock,得到MAU‑Net网络;S3:在MAU‑Net网络的基础上引入W‑GAN网络,构建混合损失函数,对乳腺进行分割。
肿瘤边缘模糊以及形状复杂多样等问题,文章在TransU-Net的基础上进行改进,提出了基于TransU-Net的多路径特征融合网络(MFF-Net).文章分析了MFF-Net的整体结构,多路径特征融合提取模块以及深监督机制,通过实验验证了MSF-Net在处理边缘模糊和形状复杂多样的乳腺超声图像方面的有效性.结果显示,MSF-Net在多个评价指标上优于...
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; ...
一种基于改进U-Net模型的医学图像分割方法 技术领域 本发明涉及医学图像分割技术领域,具体涉及一种基于改进U-Net模型的医学图像分割方法。 背景技术 ISIC和BUSI数据集分别是大规模皮肤镜图像和乳腺超声图像。在ISIC数据集中对图像的分割更有助于准确地对黑色素瘤进行诊断和对假阳性的排除。黑色素瘤是一种具有高度恶性...
基于轻量化U-Net模型分割乳腺癌超声图像 目的 观察轻量化U-Net(L-U-Net)模型分割乳腺癌超声图像的价值.方法 回顾性分析779例女性乳腺癌患者共1 009幅超声图像,以其中807幅为训练集,202幅为测试集.将MobileNet... 张睿智,杨冲,徐栋 - 《中国介入影像与治疗学》 被引量: 0发表: 0年 加载更多来源...
探究基于改进U-net++网络以及增加多通道特征融合的方法,实现准确高效的超声图像结直肠子宫内膜异位区域自动检测.所提神经网络在U-net++为原型的分割网络上进行改进,采用端到端的结构,输入超声图像和其边缘提取图像,输出结直肠子宫内膜异位区域检测结果.实验数据来自深圳市人民医院的166例结直肠子宫内膜异位患者的超声内镜...
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...