典型文献
基于U型稠密特征融合的皮肤病灶分割
文献摘要：
皮肤病灶图像分割可作为医学相关类疾病辅助诊断的重要依据.针对皮肤病灶区域结构复杂和尺度信息参差错落的特点,提出一种基于U型稠密特征融合的皮肤病灶分割方法.编码器利用稠密网络结构和空洞空间金字塔池化充分提取特征与融合,由稠密空间注意力模块与深度可分离卷积解码深层特征,防止病灶区域周围噪声干扰,同时引入融合压缩注意力模块进一步提高分割性能,通过二值交叉熵与Jaccard系数结合的损失函数优化.在ISBI 2016皮肤病灶数据集进行仿真评估,Jaccard相似度和Dice系数分别达到86.87％和92.98％,有助于提高皮肤病灶诊断效率.
文献关键词：
黑色素瘤;图像分割;皮肤病灶;多尺度融合;深度学习
中图分类号：
作者姓名：
杨国亮;邹俊峰;李世聪;温钧林
作者机构：
江西理工大学电气工程与自动化学院,江西赣州341000
文献出处：
引用格式：
[1]杨国亮;邹俊峰;李世聪;温钧林-.基于U型稠密特征融合的皮肤病灶分割)[J].中国医学物理学杂志,2022(04):442-447
A类：
B类：
特征融合,皮肤病灶,病灶分割,图像分割,辅助诊断,区域结构,尺度信息,参差错落,分割方法,编码器,稠密网络,空洞空间金字塔池化,分提,提取特征,空间注意力,注意力模块,深度可分离卷积,解码,深层特征,噪声干扰,交叉熵,Jaccard,损失函数优化,ISBI,仿真评估,Dice,诊断效率,黑色素瘤,多尺度融合
AB值：
0.336216
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