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基于ResNet34-UNet的静脉超声图像分割方法研究
被引量:
7
1
作者
秦志远
朱峻泷
+3 位作者
张琛
丁思琪
丛瑞
宋威
《临床超声医学杂志》
CSCD
2022年第1期74-78,共5页
静脉超声图像存在噪点多、阈值分割效果不佳的问题,对此本研究提出一种基于ResNet34主干网络的ResNet34-UNet分割网络模型,利用ResNet34网络残差学习的结构特点,在保证网络能够提取充足图像特征的前提下,有效避免梯度消失和网络退化问题...
静脉超声图像存在噪点多、阈值分割效果不佳的问题,对此本研究提出一种基于ResNet34主干网络的ResNet34-UNet分割网络模型,利用ResNet34网络残差学习的结构特点,在保证网络能够提取充足图像特征的前提下,有效避免梯度消失和网络退化问题,且34层的网络深度维持了较小的网络规模;利用U-Net结构特有的长连接模块,将静脉超声图像的深层特征与浅层特征有效融合,使对静脉的识别精度得到较大幅度的提升,实现了静脉边缘的平滑分割。将300张静脉超声图像作为训练集,200张作为测试集,通过随机旋转、翻转、投影等操作进行数据集的增强,经过10轮迭代训练后得到模型的准确率达96.3%,较全卷积神经网络高5.9%,较DeepLab v3+高5.2%。结果表明基于ResNet34-UNet的分割方法能够准确地分割静脉超声图像,为后续超声影像下静脉的自动识别与跟踪提供了技术参考。
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关键词
超声图像
静脉
自动分割
ResNet
U-Net
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职称材料
题名
基于ResNet34-UNet的静脉超声图像分割方法研究
被引量:
7
1
作者
秦志远
朱峻泷
张琛
丁思琪
丛瑞
宋威
机构
江南大学人工智能与计算机学院
出处
《临床超声医学杂志》
CSCD
2022年第1期74-78,共5页
基金
中国博士后科学基金项目(2017M621625)
江苏省自然科学基金项目(BK20181341)。
文摘
静脉超声图像存在噪点多、阈值分割效果不佳的问题,对此本研究提出一种基于ResNet34主干网络的ResNet34-UNet分割网络模型,利用ResNet34网络残差学习的结构特点,在保证网络能够提取充足图像特征的前提下,有效避免梯度消失和网络退化问题,且34层的网络深度维持了较小的网络规模;利用U-Net结构特有的长连接模块,将静脉超声图像的深层特征与浅层特征有效融合,使对静脉的识别精度得到较大幅度的提升,实现了静脉边缘的平滑分割。将300张静脉超声图像作为训练集,200张作为测试集,通过随机旋转、翻转、投影等操作进行数据集的增强,经过10轮迭代训练后得到模型的准确率达96.3%,较全卷积神经网络高5.9%,较DeepLab v3+高5.2%。结果表明基于ResNet34-UNet的分割方法能够准确地分割静脉超声图像,为后续超声影像下静脉的自动识别与跟踪提供了技术参考。
关键词
超声图像
静脉
自动分割
ResNet
U-Net
Keywords
Ultrasound imaging
Vein
Automatic segmentation
ResNet
U-Net
分类号
R445.1 [医药卫生—影像医学与核医学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于ResNet34-UNet的静脉超声图像分割方法研究
秦志远
朱峻泷
张琛
丁思琪
丛瑞
宋威
《临床超声医学杂志》
CSCD
2022
7
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