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增强语义分割的网络模型PS-UNet
被引量:
1
1
作者
范憧憧
齐苏敏
+2 位作者
孟静
李志琦
王妍
《曲阜师范大学学报(自然科学版)》
CAS
2023年第1期56-63,共8页
文章提出了一种提升上下文依赖关系的增强语义分割网络模型PS-UNet实现医学图像分割.PS-UNet将残差块、PCA模块和SPP模块融合到U-Net网络模型中,可获取更多的特征信息,从而提升分割效果.该模型既可以对器官轮廓粗分割又可以对视网膜血...
文章提出了一种提升上下文依赖关系的增强语义分割网络模型PS-UNet实现医学图像分割.PS-UNet将残差块、PCA模块和SPP模块融合到U-Net网络模型中,可获取更多的特征信息,从而提升分割效果.该模型既可以对器官轮廓粗分割又可以对视网膜血管和细胞精细分割.在公开的数据集上分别对肺部、视网膜血管和细胞分割进行了测试.实验结果表明,与当前先进网络模型相比,PS-UNet在所有实验中,性能均有所提升,其中肺部分割中准确率和灵敏度相对于U-Net网络模型分别提高了2.03%和2.24%,Dice相似系数达到了97.16%.
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关键词
医学图像分割
U-Net
位置通道注意力模块
空间金字塔池化
模块
增强语义分割
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职称材料
题名
增强语义分割的网络模型PS-UNet
被引量:
1
1
作者
范憧憧
齐苏敏
孟静
李志琦
王妍
机构
曲阜师范大学网络空间安全学院
曲阜师范大学计算机学院
出处
《曲阜师范大学学报(自然科学版)》
CAS
2023年第1期56-63,共8页
基金
山东省自然科学基金(ZR2020MF105)
山东省高等教育科学与技术项目(J18KB161)
广东省生物医学光学成像技术重点实验室基金(2020B121201010).
文摘
文章提出了一种提升上下文依赖关系的增强语义分割网络模型PS-UNet实现医学图像分割.PS-UNet将残差块、PCA模块和SPP模块融合到U-Net网络模型中,可获取更多的特征信息,从而提升分割效果.该模型既可以对器官轮廓粗分割又可以对视网膜血管和细胞精细分割.在公开的数据集上分别对肺部、视网膜血管和细胞分割进行了测试.实验结果表明,与当前先进网络模型相比,PS-UNet在所有实验中,性能均有所提升,其中肺部分割中准确率和灵敏度相对于U-Net网络模型分别提高了2.03%和2.24%,Dice相似系数达到了97.16%.
关键词
医学图像分割
U-Net
位置通道注意力模块
空间金字塔池化
模块
增强语义分割
Keywords
medical image segmentation
U-Net
position channel attention module
spatial pyramid pooling module
enhanced semantic segmentation
分类号
TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
增强语义分割的网络模型PS-UNet
范憧憧
齐苏敏
孟静
李志琦
王妍
《曲阜师范大学学报(自然科学版)》
CAS
2023
1
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