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基于注意力机制与特征融合的耳诊图像五脏反射区分割
文献摘要：
计算机技术辅助分析中医耳诊图像时,五脏反射区在耳部图像中为小目标区域且边缘模糊,存在难以分割等问题.为此,本文提出一种多视图空间注意力与特征融合分割模型.在U-Net编码端设计自适应平均池化分支,即将输入图像的底层特征与不同编码层的高层特征融合,补偿U-Net模型信息损失;编码端和解码端设计多视图空间注意力模块进行连接,模块通过对特征进行不同尺寸划分,实现目标区域有效信息提取,兼顾全局与局部位置关系;为了捕获更多 目标区域细节信息,解码端最后输出层设计多尺度特征融合模块,融合不同感受野下的输出特征.实验结果表明,所提模型在两个耳诊图像数据集上的平均Jaccard系数、Dice系数、ASSD 分别为 48.86％、65.40％、1.57 像素和 47.31％、63.72％、2.30 像素,比 U-Net 提高 了 8.91％、8.56％、1.13像素和9.39％、9.44％、1.83像素,模型在两个数据集上表现出较好的分割性能.
文献关键词：
耳诊;图像分割;深度学习;U-Net;注意力机制;特征融合
中图分类号：
作者姓名：
冯跃;梁惠珠;徐红;林卓胜;张双胜;胡敏儿
作者机构：
五邑大学 智能制造学部,广东 江门 529020;江门市中心医院,广东 江门 529030
文献出处：
引用格式：
[1]冯跃;梁惠珠;徐红;林卓胜;张双胜;胡敏儿-.基于注意力机制与特征融合的耳诊图像五脏反射区分割)[J].五邑大学学报（自然科学版）,2022(03):35-43
A类：
B类：
注意力机制,耳诊,五脏,反射区,计算机技术,技术辅助,辅助分析,耳部,小目标,目标区域,多视图,空间注意力,融合分割,分割模型,Net,平均池化,底层特征,编码层,信息损失,解码,注意力模块,不同尺寸,实现目标,有效信息,信息提取,顾全,位置关系,细节信息,出层,多尺度特征融合,特征融合模块,感受野,图像数据集,Jaccard,Dice,ASSD,像素,图像分割
AB值：
0.438352
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