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一种改进的I-Unet网络的皮肤病图像分割算法 被引量:15
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作者 蒋宏达 叶西宁 《现代电子技术》 北大核心 2019年第12期52-56,共5页
黑色素瘤是常见的皮肤癌,皮肤病图像分割在皮肤癌诊断过程中起到至关重要的作用。为了利用I.Unet深度神经网络强大的编码解码功能来自动分割出皮肤病病灶区域,文中提出一种改进的I.Unet网络的皮肤病图像分割算法。该方法采用空洞卷积扩... 黑色素瘤是常见的皮肤癌,皮肤病图像分割在皮肤癌诊断过程中起到至关重要的作用。为了利用I.Unet深度神经网络强大的编码解码功能来自动分割出皮肤病病灶区域,文中提出一种改进的I.Unet网络的皮肤病图像分割算法。该方法采用空洞卷积扩大卷积感受野,利用类Inception和循环神经网络(RCNN)分别提取图像不同尺度的特征,并进行多尺度特征融合,运用全连接条件随机场(CRF)进行图像后处理。结果表明,所提算法在皮肤病图像分割中取得了良好的效果,算法的Jaccard系数达到了0.780,Dice系数稳定在0.871;与同类最佳研究结果相比,Jaccard系数及Dice系数分别提高了1.5%,2.2%,表明该方法有效提升了网络图像分割的性能。 展开更多
关键词 皮肤病 i-unet网络 图像分割 空洞卷积 特征融合 全连接条件随机场
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