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融合注意力卷积神经网络在皮肤镜分割中的应用研究进展
1
作者
孙晓楠
陆奎
+2 位作者
陈晨
孙姜珊
朱启玥
《沈阳医学院学报》
2024年第5期514-523,共10页
在自动皮肤损伤分析工作中,由于皮肤上的毛发和皮肤病变的形状和对比度等因素,分割是一项具有挑战性和关键的操作。相对于传统分割方法,深度学习将特征提取和特定任务决策无缝地集成在一起,更精确、高效地实现分割任务,有效减轻皮肤癌...
在自动皮肤损伤分析工作中,由于皮肤上的毛发和皮肤病变的形状和对比度等因素,分割是一项具有挑战性和关键的操作。相对于传统分割方法,深度学习将特征提取和特定任务决策无缝地集成在一起,更精确、高效地实现分割任务,有效减轻皮肤癌筛查的负担和成本。本文首先介绍了皮肤镜分割和深度学习模型的背景,引出深度学习在皮肤镜分割中的应用。其次介绍了卷积神经网络和注意力机制的算法模型,调研了自2022年1月以来的融合注意力卷积神经网络在皮肤镜分割中的应用,归纳总结了论文中的改进策略,分析了模型的优缺点,并结合皮肤镜常用数据集和图像分割的评价指标对模型进一步分析。最后对融合注意力卷积神经网络在皮肤镜分割中的应用进行了总结和展望。
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关键词
深度学习
皮肤镜图像分割
卷积神经网络
注意力机制
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职称材料
题名
融合注意力卷积神经网络在皮肤镜分割中的应用研究进展
1
作者
孙晓楠
陆奎
陈晨
孙姜珊
朱启玥
机构
安徽理工大学计算机科学与工程学院
海军军医大学第三附属医院放射介入科
出处
《沈阳医学院学报》
2024年第5期514-523,共10页
基金
国家自然科学基金(No.52374155)
安徽省自然科学基金(No.2308085MF218)
安徽省高等学校科学研究项目(No.2022AH040113)。
文摘
在自动皮肤损伤分析工作中,由于皮肤上的毛发和皮肤病变的形状和对比度等因素,分割是一项具有挑战性和关键的操作。相对于传统分割方法,深度学习将特征提取和特定任务决策无缝地集成在一起,更精确、高效地实现分割任务,有效减轻皮肤癌筛查的负担和成本。本文首先介绍了皮肤镜分割和深度学习模型的背景,引出深度学习在皮肤镜分割中的应用。其次介绍了卷积神经网络和注意力机制的算法模型,调研了自2022年1月以来的融合注意力卷积神经网络在皮肤镜分割中的应用,归纳总结了论文中的改进策略,分析了模型的优缺点,并结合皮肤镜常用数据集和图像分割的评价指标对模型进一步分析。最后对融合注意力卷积神经网络在皮肤镜分割中的应用进行了总结和展望。
关键词
深度学习
皮肤镜图像分割
卷积神经网络
注意力机制
Keywords
deep learning
dermatoscopic image segmentation
convolutional neural network
attention mechanism
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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被引量
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1
融合注意力卷积神经网络在皮肤镜分割中的应用研究进展
孙晓楠
陆奎
陈晨
孙姜珊
朱启玥
《沈阳医学院学报》
2024
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