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基于混合密集注意力机制和NRAdam算法的图像分割
被引量:
1
1
作者
任亚敏
《现代计算机》
2021年第22期122-127,共6页
针对人工分割脑肿瘤耗时耗力的问题,提出一种基于U-Net的自动分割模型。设计了以U-Net模型为主体,Dense模块和注意力机制相结合的分割网络结构,使分割后的精度有了明显的提升。同时在RAdam优化算法的基础上加入Nesterov动量,即NRAdam优...
针对人工分割脑肿瘤耗时耗力的问题,提出一种基于U-Net的自动分割模型。设计了以U-Net模型为主体,Dense模块和注意力机制相结合的分割网络结构,使分割后的精度有了明显的提升。同时在RAdam优化算法的基础上加入Nesterov动量,即NRAdam优化算法,不仅加快收敛速度,还提高了模型的鲁棒性。将所提出的方法应用于MRI低级神经胶质瘤图像分割任务,得到Dice值和参数大小分别为0.9168和1.91M。实验结果表明,与原有的U-Net方法和其他的分割方法相比,改进后的方法在Dice值上得到了更好的结果,并通过减少参数量大小来实现模型轻量化。
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关键词
低级神经胶质瘤
密集模块
注意力机制
nradam
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职称材料
题名
基于混合密集注意力机制和NRAdam算法的图像分割
被引量:
1
1
作者
任亚敏
机构
东北大学理学院
出处
《现代计算机》
2021年第22期122-127,共6页
基金
国家自然科学基金(No.11801065)。
文摘
针对人工分割脑肿瘤耗时耗力的问题,提出一种基于U-Net的自动分割模型。设计了以U-Net模型为主体,Dense模块和注意力机制相结合的分割网络结构,使分割后的精度有了明显的提升。同时在RAdam优化算法的基础上加入Nesterov动量,即NRAdam优化算法,不仅加快收敛速度,还提高了模型的鲁棒性。将所提出的方法应用于MRI低级神经胶质瘤图像分割任务,得到Dice值和参数大小分别为0.9168和1.91M。实验结果表明,与原有的U-Net方法和其他的分割方法相比,改进后的方法在Dice值上得到了更好的结果,并通过减少参数量大小来实现模型轻量化。
关键词
低级神经胶质瘤
密集模块
注意力机制
nradam
Keywords
Low-Grade Gliomas
Dense Block
Attention Mechanism
nradam
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
R739.4 [医药卫生—肿瘤]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于混合密集注意力机制和NRAdam算法的图像分割
任亚敏
《现代计算机》
2021
1
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