一种改进的I-Unet网络的皮肤病图像分割算法

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。