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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>顯示及光電>基于改進(jìn)CNN的醫(yī)學(xué)圖像分割方法

      基于改進(jìn)CNN的醫(yī)學(xué)圖像分割方法

      2021-06-03 | pdf | 0.98 MB | 次下載 | 免費(fèi)

      資料介紹

      　　為了提高醫(yī)學(xué)圖像分割的精確性和魯棒性，提岀了一種基于改進(jìn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的醫(yī)學(xué)圖像分割方法。首先采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)冠狀面、矢狀面以及橫斷面三個(gè)視圖下的2D切片序列進(jìn)行分割，然后將三個(gè)視圖下的分割結(jié)果進(jìn)行集成，得到最終的結(jié)果。其中卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由編碼部分、雙向卷積長短記憶網(wǎng)絡(luò)（BDCLSTM）和解碼部分組成。為獲取多尺度信息，擴(kuò)大卷積層的感受野，編碼部分使用不同大小的非對(duì)稱卷積層和空洞卷積。此外，在編碼和解碼部分之間使用 BDC-LSTM，充分挖掘單視圖下切片序列間的相關(guān)信息，從而提高分割精度。以海馬體分割為例，在ADN標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上，以相似性系數(shù)、靈敏度和陽性預(yù)測率作為評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)，準(zhǔn)確率分別達(dá)到了89.36%、88.73%和90.16%。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法在準(zhǔn)確率上更具競爭力。

      神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 圖像處理 醫(yī)療電子
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