基于通道注意力机制和U-net的医学图像分割方法.pdf

2024-07-10

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基于注意力Unet的多尺度胎儿图像分割方法.docx

基于注意力Unet的多尺度胎儿图像分割方法基于注意力UNet的多尺度胎儿图像分割方法摘要：随着胎儿医学图像技术的快速发展，胎儿图像分割成为了解剖结构，提取特征和疾病诊断的重要环节。然而，胎儿图像分割面临着复杂的挑战，包括胎儿的形状和姿态的变化，背景噪声的干扰以及图像质量的不一致性。本研究针对这些问题，提出了一种基于注意力UNet的多尺度胎儿图像分割方法。该方法通过引入注意力机制在UNet的编码器和解码器之间构建了与尺度相关的特征模块，提高了模型对胎儿图像重要区域的关注度，并减弱了对背景和噪声的干扰。实验结

2024-11-12

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基于空间和通道注意力机制的图像分类方法与系统.pdf

本发明公开了一种基于空间和通道注意力机制的图像分类方法与系统，包括：S1、获取样本数据集；S2、从样本数据集中抽取特定数量的图像，利用深度卷积生成对抗网络DCGAN生成假样本，得到扩充数据集；S3、对扩充数据集进行处理，包括降维、去噪及数据增强；S4、将扩充数据集按比例进行划分，得到训练集和测试集；S5、将训练集中的图像输入到已构建的图像分类网络模型中进行调参训练，从中提取图像的特征，最后保存训练好的图像分类网络模型；S6、将测试集中的图像加载到训练好的图像分类网络模型中进行判别，模型输出的结果即为分类结

2023-07-25

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基于迁移学习和注意力机制的伪装图像分割.pptx

基于迁移学习和注意力机制的伪装图像分割目录添加目录项标题迁移学习在伪装图像分割中的应用迁移学习的基本原理迁移学习在图像分割中的重要性迁移学习的常见方法迁移学习在伪装图像分割中的优势注意力机制在伪装图像分割中的作用注意力机制的基本原理注意力机制在图像分割中的应用注意力机制的常见类型注意力机制在伪装图像分割中的优势基于迁移学习和注意力机制的伪装图像分割方法基于迁移学习和注意力机制的伪装图像分割模型模型的基本结构和工作原理模型的训练和优化方法模型的性能评估和比较实验结果和性能分析实验数据集和实验环境介绍实验结果

2024-10-02

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基于自注意力机制神经网络的三维医学图像分割方法.pdf

本发明公开一种基于自注意力机制神经网络的三维医学图像分割方法，包括：获取医学图像，并提取医学图像的卷积特征图；对卷积特征图进行张量转换得到第一特征图矩阵、第二特征图矩阵和第三特征图矩阵；根据第一特征图矩阵和第二特征图矩阵得到注意力特征图矩阵；根据注意力特征图矩阵与第三特征图矩阵得到自注意力特征图；将自注意力特征图与卷积特征图进行残差连接后得到全局特征图；对全局特征图还原得到分割后的图像。不需要很深的编码器就能有效的聚合全局信息并且能减少大量的训练参数，减少卷积操作，降低空间信息的损失，保留更多的上下文信息

2023-11-10

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