一种皮肤癌病变图像区域分割方法及系统

    公开(公告)号:CN117788487A

    公开(公告)日:2024-03-29

    申请号:CN202311839370.X

    申请日:2023-12-28

    Applicant: 福州大学

    Inventor: 柯逍 陈洋

    Abstract: 本发明提供一种皮肤癌病变图像区域分割方法及系统,首先,获取皮肤镜图像数据集,对图像样本进行预处理,并将样本划分训练集验证集;其次,利用大规模预训练的主干网络作为编码器,使用支持可变形特征细化的解码器,引入融合通道交叉注意力的跳跃连接,构建U‑Net架构的模型网络;再次,设置基于自信度的联合损失函数,使用训练集数据对模型进行深监督训练,并保存在验证集上表现最优的模型;最后,将待测皮肤镜图像数据输入最优模型进行预测,得到皮肤癌病变区域图像的分割预测结果。本发明利用可变形特征细化改善解码器上采样空间信息恢复效果,同时利用自信度损失函数降低预测结果不确定性,能够有效提升皮肤镜图像中癌症病变部位的分割精度。

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