基于改进UNet的脑肿瘤图像分割算法

脑肿瘤图像采用传统方法难以实现高精度分割,而手动分割图像费时费力,为此提出一种基于改进UNet的脑肿瘤图像分割算法。首先,在模型的上采样部分嵌入注意力机制,提高主要特征权重;其次,使用迁移学习增强模型泛化能力;最后,进行实验分析。实验结果表明,该算法在脑肿瘤图像分割上具有更好的效果。