基于Transformer和卷积神经网络的三维医学图像分割方法.pdf
书生****ma
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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。
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,
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
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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
基于脉冲卷积神经网络的战场目标图像阈值分割方法.pdf
本发明公开了一种基于脉冲卷积神经网络的战场目标图像阈值分割方法,包括:利用多重卷积模板提取战场目标图像基本特征;建立IF神经元模型;通过初始化神经元模型参数、采用首脉冲触发方法对战场目标图像基本特征进行编码,搭建“输入层—中间层—输出层”的脉冲神经网络拓扑结构;利用感受野整合输入层脉冲序列,计算得到中间层每一个神经元与输入层神经元之间的连接权值,同时基于IF神经元模型计算中间层神经元的瞬时膜电位;基于阈值分割原理完成战场目标图像分割;采用二维熵来评价分割结果。与传统方法相比,使用本发明提出的战场目标图像分