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题名基于EM路由算法的医学图像分割UCaps网络
被引量:1
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作者
王文欣
贺煜航
陈刚
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机构
武汉大学国家网络安全学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期268-274,共7页
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基金
国家自然科学基金(U1936107)。
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文摘
传统的医学图像分割网络存在分割精度低、图像信息易丢失、分割轮廓不清晰等问题。为提高医学图像分割准确率,提出一种结合胶囊网络与U-Net的多标签图像分割网络UCaps。以U-Net网络为架构,基于胶囊网络原理设计适用于胶囊网络的上采样算法,通过结合高斯混合模型作为聚类算法的EM路由算法聚合底层特征对高层特征的推导过程,使高层特征包含底层特征信息,同时底层特征间的位置、姿态等信息具有统一性。实验结果表明,相比U-Net、SegCaps、MaVec-Caps网络,UCaps网络的平均分割准确率为93.21%,其中左肺分割准确率达到98.24%,具有较高的图像分割准确率和较快的收敛速度。
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关键词
医学影像分割
胶囊网络
高斯混合模型
U-Net网络
em路由算法
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Keywords
medical image segmentation
capsule network
Gaussian Mixture Model(GMM)
U-Net network
emRouting algorithm
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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