| 基于多尺度注意力融合網(wǎng)絡(luò)的胃癌病理圖像分割方法* | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大小：4827 K | |
| 標簽： 病理圖像 圖像分割 注意力融合 | |
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| 文檔介紹：近年來，隨著深度學習技術(shù)的發(fā)展，基于編解碼的圖像分割方法在病理圖像自動化分析上的研究與應(yīng)用也逐漸廣泛，但由于胃癌病灶復(fù)雜多變、尺度變化大，加上數(shù)字化染色圖像時易導(dǎo)致的邊界模糊，目前僅從單一尺度設(shè)計的分割算法往往無法獲得更精準的病灶邊界。為優(yōu)化胃癌病灶圖像分割準確度，基于編解碼網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，提出一種基于多尺度注意力融合網(wǎng)絡(luò)的胃癌病灶圖像分割算法。編碼結(jié)構(gòu)以EfficientNet作為特征提取器，在解碼器中通過對多路徑不同層級的特征進行提取和融合，實現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)的深監(jiān)督，在輸出時采用空間和通道注意力對多尺度的特征圖進行注意力篩選，同時在訓練過程中應(yīng)用綜合損失函數(shù)來優(yōu)化模型。實驗結(jié)果表明，該方法在SEED數(shù)據(jù)集上Dice系數(shù)得分達到0.806 9，相比FCN和UNet系列網(wǎng)絡(luò)一定程度上實現(xiàn)了更精細化的胃癌病灶分割。 | |
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