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基于改进U-Net网络的多囊卵巢图像分割方法
文献摘要：
多囊卵巢综合征(PCOS)是一种严重危害女性健康的疾病.针对PCOS超声图像存在目标区域对比度低,背景噪声多等问题,提出一种基于改进U-Net网络的多囊卵巢图像分割方法.首先,对PCOS图像进行预处理以减少斑点噪声和阴影的影响;然后,通过八度卷积模块降低冗余低频特征图并进行特征融合,并采用分层残差跳连模块弥补U-Net编码器与解码器之间的语义鸿沟;接着,使用PCOS超声图像数据集进行实验;最后,使用包含2 594张皮肤病变图像的公开数据集ISIC2018进行验证实验.所提方法在PCOS超声图像数据集上达到了 88.42％分割精度,相比于U-Net提升了 4.24％;并在ISIC2018数据集上实现了97.5％的分割精度.实验结果表明,所提方法不仅在多囊卵巢囊泡的分割上有所提升,在鲁棒性方面也有较好的表现,在其他医学图像分割领域有一定的参考价值.
文献关键词：
图像分割;超声图像;U-Net;八度卷积;残差结构
中图分类号：
作者姓名：
巫笠平;段晓鹏;马玉良;张建海
作者机构：
杭州电子科技大学智能控制与机器人研究所,杭州 310018;浙江省脑机协同智能重点实验室,杭州 310018;杭州电子科技大学计算机学院,杭州 310018
文献出处：
引用格式：
[1]巫笠平;段晓鹏;马玉良;张建海-.基于改进U-Net网络的多囊卵巢图像分割方法)[J].中国生物医学工程学报,2022(06):663-671
A类：
B类：
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AB值：
0.367716
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