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公开(公告)号：CN111627024A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010408600.7
申请日：2020-05-14
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明公开了一种改进U-net的肾脏肿瘤分割方法，步骤为：通过像素叠加的方法将肾脏和肾脏肿瘤合并在一起；在编码器部分使用卷积对图像进行若干次提取，在解码器部分使用转置卷积生成对应的分割好的肾脏和肾脏肿瘤图像；在编码器中引入残差学习单元；在网络训练中使用洛瓦斯损失函数进行优化训练。本发明结合深度残差网络和The Lovasz-Softmax loss损失函数，实现基于残差全卷积网络(ResUnet)的语义分割方法，该方法通过利用Lovasz hinge残差网络，来更好的提取图像的特征，本发明改进的方法比原始的方法更加优秀，有效的提高了肾脏肿瘤的分割精度。
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