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题名一种改进的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
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机构
华东理工大学信息科学与工程学院
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出处
《现代电子技术》
北大核心
2019年第12期52-56,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(60974066)~~
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文摘
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。
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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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Keywords
skin disease
i unet network
image segmentation
dilated convolution
feature fusion
fully connected condi tional random field
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分类号
TN711.34
[电子电信—电路与系统]
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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