自适应目标的U型皮肤病变图像分割算法

针对皮肤病变图像分割问题,提出一种自动适应目标形状的U型皮肤病变图像分割算法。对原始病变图片依次进行灰度化、归一化和限制对比度自适应直方图均衡化处理,提高前景与背景的对比度;将预处理后的图片输入到U型网络中进行训练,该网络将调制可变形卷积块融合到U-Net的编码器和解码器中,使其自动适应病变目标的比例和形状,让复杂的病变结构能被更好地检测到;通过Softmax分类器得到分割结果。在ISBI2016皮肤病变图像数据集的实验结果显示,分割精度、Dice系数和灵敏度分别为97.87%、94.01%、94.70%。该算法可精确分割皮肤病变区域,总体性能优于现有算法。