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基于空洞多尺度U-Net的胸部图像分割方法
1
作者
李萍
王宇晖
苑申奥
《电子制作》
2024年第13期64-66,共3页
基于深度学习地进行X射线胸片疾病检测方法研究是具有挑战性的。针对胸部X射线图像中疾病诊断与病变区域定位,提出一种基于空洞多尺度U-Net的胸部图像分割方法。该方法把提取到的多尺度信息与本身网络对应通道信息进行融合,从而实现不...
基于深度学习地进行X射线胸片疾病检测方法研究是具有挑战性的。针对胸部X射线图像中疾病诊断与病变区域定位,提出一种基于空洞多尺度U-Net的胸部图像分割方法。该方法把提取到的多尺度信息与本身网络对应通道信息进行融合,从而实现不同感受野的上下文信息融合和图像的表层轮廓信息和深层纹理信息的融合,无论是大尺度目标分割还是小尺度目标分割均可以获得更完备的语义信息。实验结果表明,该方法能够为疾病分类、病灶区域定位等问题提供技术支持,具有非常重要的临床实际应用价值。
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关键词
胸部图像分割
U-Net
空洞多尺度卷积
空洞多尺度U-Net
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职称材料
题名
基于空洞多尺度U-Net的胸部图像分割方法
1
作者
李萍
王宇晖
苑申奥
机构
郑州西亚斯学院计算机与软件工程学院
西京学院传媒学院
西京学院电子信息学院
出处
《电子制作》
2024年第13期64-66,共3页
基金
河南省科技厅科技攻关项目(232102210097)。
文摘
基于深度学习地进行X射线胸片疾病检测方法研究是具有挑战性的。针对胸部X射线图像中疾病诊断与病变区域定位,提出一种基于空洞多尺度U-Net的胸部图像分割方法。该方法把提取到的多尺度信息与本身网络对应通道信息进行融合,从而实现不同感受野的上下文信息融合和图像的表层轮廓信息和深层纹理信息的融合,无论是大尺度目标分割还是小尺度目标分割均可以获得更完备的语义信息。实验结果表明,该方法能够为疾病分类、病灶区域定位等问题提供技术支持,具有非常重要的临床实际应用价值。
关键词
胸部图像分割
U-Net
空洞多尺度卷积
空洞多尺度U-Net
分类号
TP39.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于空洞多尺度U-Net的胸部图像分割方法
李萍
王宇晖
苑申奥
《电子制作》
2024
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