内容提供者
基于对比学习的半监督卷积神经网络的医学图像分割方法.pdf
2023-05-26
10金币
575KB
12页
念珊****写意
实名认证
内容提供者
1/10
2/10
3/10
4/10
5/10
6/10
7/10
8/10
9/10
10/10
亲，该文档总共12页，到这已经超出免费预览范围，如果喜欢就直接下载吧～
相关资料
基于对比学习的半监督卷积神经网络的医学图像分割方法.pdf
本发明提供一种基于对比学习的半监督卷积神经网络的医学图像分割方法,主要针对医学图像中特定组织结构图像的定位分割,具体包括以下步骤,(1)输入医学图像数据,对医学图像数据进行预处理,提取正负样本,划分数据集,得到训练集数据、验证集数据和测试集数据;(2)构建对比学习卷积神经网络分割模型,(3)构建基于对比学习的半监督医学图像分割网络模型,(4)将所获得的训练模型对测试集数据进行预测,得到最后的分割预测图像。本发明有效地实现了医学图像处理半监督分割,一定程度上解决了医学图像数据集较少时的特定区域分割问题,更好
2023-05-26
10
575KB
基于轻量级全卷积神经网络的医学图像分割方法.pdf
本发明请求保护一种基于轻量级全卷积神经网络的医学图像分割方法。首先对数据集进行灰度化、归一化、对比度受限自适应直方图均衡(CLAHE)、伽马校正等预处理；然后，对训练集进行随机的提取patch和测试集顺序提取patch图以完成数据增强；接着，搭建由收缩路径(左侧)和扩张路径(右侧)组成的全卷积神经网络架构，针对图像数量较少的数据集设计留一法(leave‑one‑out)训练方法；最后，通过通道稀疏正则化训练、裁剪比例因子小于设定阈值的通道以及微调裁剪后的网络完成BN通道模型裁剪，得到轻量级全卷积神经网络，
2023-11-13
10
565KB
基于卷积神经网络的医学图像分割与识别算法设计.pdf
基于卷积神经网络的医学图像分割与识别算法设计医学图像分割与识别是医学影像处理领域中一个重要的研究方向，目的是从医学图像中自动识别和分割出感兴趣的生物组织或病变区域，为医生提供准确的诊断和治疗指导。近年来，基于卷积神经网络的医学图像分割与识别算法设计取得了较好的效果，并在医学影像处理领域得到广泛应用。卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）是一种专门用于处理二维数据（如图像）的神经网络模型，其具有自动学习特征和层次化处理的能力。在医学图像分割与识别任务中，CNN可以通过
2024-07-10
10
290KB
一种基于多监督全卷积神经网络的图像分割方法.pdf
本发明涉及一种多监督全卷积神经网络的图像分割方法，该方法在全卷积神经网络(FCN)的基础上做了进一步的优化，提出了一种新的网络结构，该网络结构拥有三个有监督的边输出层，有监督的边输出层可以指导网络学习多尺度特征，让网络同时获得图像的局部特征和全局特征。与此同时，为了更多的保留图像中的上下文信息，在网络的上采样部分，采用多个特征通道对输出的特征图进行上采样。最后，用一个带有权重的融合层将多个边输出层的分类结果融合，得到最终的图像分割结果。本发明实现的方法具有分割准确率高，分割速率快的特点；在骨肉瘤CT数据分
2023-11-19
10
481KB
基于Transformer和卷积神经网络的三维医学图像分割方法.pdf
本发明提出一种基于Transformer和卷积神经网络的三维医学图像分割方法，包括以下步骤：步骤S1：对原始医学图像的标签图的边缘进行逐类提取；步骤S2：对原始医学图像的原图、标签图和标签图的边缘图像进行随机翻转、旋转和缩放处理；步骤S3：将处理后的图像输入医学图像分割模型进行各类组织器官的分割；所述医学图像分割模型是由训练集数据经过标签图的边缘提取后再对原图、标签图和标签图边缘图像随机翻转、旋转和缩放处理后产生的图像数据在基于Transformer和卷积神经网络的结合形态结构学习的网络模型进行训练获得。
2023-06-28
10
358KB