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公开(公告)号:CN118898628A
公开(公告)日:2024-11-05
申请号:CN202410932956.9
申请日:2024-07-12
Applicant: 三峡大学
IPC: G06T7/11 , G06V10/26 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/80 , G06N3/048 , G06T7/00 , G06N3/09
Abstract: 一种改进的UNet肺结节分割方法,包括以下步骤:S1、进行数据集准备、数据集划分和实验环境准备;S2、对UNet模型引入高阶CutMix数据增强算法:S3、对UNet模型添加ECA注意力模块;S4、对UNet模型将上采样替换成Dysample模块;S5、在UNet的上采样后面添加深监督模块;S6、使用交叉熵与GDL混合损失。本发明所要解决的技术问题是提供一种改进的UNet肺结节分割方法,添加了ECA模块,ECA模块通过动态调整特征图中不同通道的权重,加强了模型对重要特征的关注度,从而提升了模型的识别能力。运用Dysmple模块减少了上采样的计算量,添加深监督模块加速网络训练过程,采用混合损失解决类别不平衡问题。
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公开(公告)号:CN118898627A
公开(公告)日:2024-11-05
申请号:CN202410932950.1
申请日:2024-07-12
Applicant: 三峡大学
IPC: G06T7/11 , G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/80 , G06N3/048 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/26 , G06N3/09 , G06V10/82
Abstract: 一种改进的TransUNet肺部图像分割方法,包括以下步骤:S0、采集肺部图像;S1、基于改进的TransUNet对肺部图像初分割;S2、将TransUNet中跳层连接Concat替换成AFF;S3、在改进TransUNet网络中添加深监督模块。本发明提供一种改进的TransUNet肺部图像分割方法,通过添加挤压和激励模块提高TransUNet改善了网络的误分割、多分割、边界毛糙不平滑。提高了分割图的精确度和召回率。通过添加AFF模块,减少了实验参数,优化特征图的融合,减少了大量冗余信息。使网络轻量化。添加深监督机制,加快网络训练时间,加速了患者诊断时间。
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