典型文献
基于UT-Former的结直肠息肉分割模型
文献摘要：
结直肠息肉准确分割,可以辅助医生诊断肠胃疾病,有效降低结直肠癌的发病风险.为解决息肉准确分割的问题,在Transformer模型和U-Net模型相融合的基础上提出了UT-Former模型.首先,采用一系列预处理技术对原始图像进行处理.其次,借助结直肠的图像,基于UT-Former网络结构设计结直肠息肉分割模型.再次,对UT-Former模型进行训练得到最佳模型,并将U-Net模型作为对比实验.最后,通过Dice指数评价UT-Former模型的有效性,并与U-Net模型进行对比.实验结果表明,UT-Former模型可以准确地预测结直肠息肉,为患者提供早期预后信息.
文献关键词：
结直肠;Transformer;息肉分割;U-Net;卷积神经网络
中图分类号：
作者姓名：
杨颖;韩金仓;张杨洁
作者机构：
兰州财经大学,甘肃兰州 730020
文献出处：
引用格式：
[1]杨颖;韩金仓;张杨洁-.基于UT-Former的结直肠息肉分割模型)[J].现代信息科技,2022(22):78-80,85
A类：
B类：
UT,Former,结直肠息肉,息肉分割,分割模型,断肠,肠胃,胃疾病,结直肠癌,发病风险,Transformer,Net,预处理技术,原始图像,网络结构设计,练得,Dice,指数评价,早期预后
AB值：
0.251894
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