典型文献
皮肤癌病变组织分割的多通道并行U型网络
文献摘要：
医学图像分割已经成为辅助诊断当中重要的一环.受困于单通道模型特征提取能力的限制,网络所能获取的信息总量有限,导致性能无法进一步提升.针对信息数量不足的问题,提出了一种多通道模型.与单通道模型相比,多通道模型提供了更多互补的特征信息,有助于更好地进行特征提取与数据表达.结果如下:(1)设计了动态卷积发散模块(DSC BM),用于构建多通道模型.(2)设计了动态卷积集束模块(DSC AM),用于融合多尺度特征.(3)使用动态卷积发散模块与动态卷积集束模块构建多通道并行U型网络(MCPU-Net).所提出的方法在国际公开数据集ISIC2017进行训练和评估,MCPU-Net的总体Acc指标为0.933,JI指标为0.772.
文献关键词：
多通道模型;皮肤病分割;深度学习
中图分类号：
作者姓名：
高钟宇;禹龙;田生伟;吴卫东;张德志
作者机构：
新疆大学 软件学院,新疆 乌鲁木齐 830091;新疆大学 网络中心,新疆 乌鲁木齐 830046;新疆维吾尔自治区人民医院,新疆 乌鲁木齐 830000
文献出处：
引用格式：
[1]高钟宇;禹龙;田生伟;吴卫东;张德志-.皮肤癌病变组织分割的多通道并行U型网络)[J].新疆大学学报（自然科学版）（中英文）,2022(06):707-719
A类：
多通道模型,MCPU,皮肤病分割
B类：
皮肤癌,癌病,病变组织,医学图像分割,辅助诊断,受困,困于,单通道模型,模型特征,特征提取能力,所能,信息数量,特征信息,数据表达,动态卷积,发散,DSC,BM,集束,AM,多尺度特征,Net,公开数据集,ISIC2017,Acc,JI
AB值：
0.337488
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