基于多尺度注意力融合網(wǎng)絡的胃癌病理圖像分割方法*
所屬分類：技術論文
上傳者：zhoubin333
文檔大?。?span>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用也逐漸廣泛,，但由于胃癌病灶復雜多變,、尺度變化大,，加上數(shù)字化染色圖像時易導致的邊界模糊,，目前僅從單一尺度設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)絡結(jié)構(gòu)，提出一種基于多尺度注意力融合網(wǎng)絡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)絡一定程度上實現(xiàn)了更精細化的胃癌病灶分割,。
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