典型文献
基于改进U-Net网络的甲状腺结节超声图像分割方法
文献摘要：
针对甲状腺结节尺寸多变、超声图像中甲状腺结节边缘模糊导致难以分割的问题,该文提出一种基于改进U-net网络的甲状腺结节超声图像分割方法.该方法首先将图片经过有残差结构和多尺度卷积结构的编码器路径进行降尺度特征提取;然后,利用带有注意力模块的跳跃长连接部分对特征张量进行边缘轮廓保持操作;最后,使用带有残差结构和多尺度卷积结构的解码器路径得到分割结果.实验结果表明,该文所提方法的平均分割Dice值达到0.7822,较传统U-Net方法具有更优的分割性能.
文献关键词：
图像分割;甲状腺结节超声图像;注意力机制;U-Net
中图分类号：
作者姓名：
王波;李梦翔;刘侠
作者机构：
哈尔滨理工大学自动化学院 哈尔滨 150080;黑龙江省复杂智能系统与集成重点实验室 哈尔滨 150080
文献出处：
引用格式：
[1]王波;李梦翔;刘侠-.基于改进U-Net网络的甲状腺结节超声图像分割方法)[J].电子与信息学报,2022(02):514-522
A类：
B类：
Net,甲状腺结节超声图像,超声图像分割,分割方法,net,残差结构,多尺度卷积,编码器,降尺度,尺度特征,注意力模块,跳跃,长连接,张量,边缘轮廓,持操,解码器,平均分,Dice,注意力机制
AB值：
0.296106
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
