改进的全卷积神经网络的脑肿瘤图像分割

针对现有机器学习算法分割脑肿瘤图像精度不高的问题,提出一种基于改进的全卷积神经网络的脑肿瘤图像分割算法。算法首先将FLAIR、T2和T1C三种模态的MR脑肿瘤图像进行灰度归一化,随后利用灰度图像融合技术得到肿瘤信息更加全面的预处理图像;然后采用融合三次脑肿瘤特征信息的改进全卷积神经网络对预处理图像进行粗分割,并且在每个卷积层后加入批量正则化层以加快网络训练的收敛速度,提高训练模型精度;最后融合全连接条件随机场细化粗分割结果中的脑肿瘤边界。实验结果表明,相较于传统的卷积神经网络脑肿瘤图像分割算法,本算法在分割精度和稳定性上有了较大提升,平均Dice可达91.29%,实时性较好,利用训练模型平均1s内可完成单张脑肿瘤图像的分割。      

基于多模态融合的2D MR脑肿瘤图像分割算法研究

针对不同模态MR脑肿瘤图像呈现的肿瘤状态差异以及卷积神经网络(convolutional neural networks, CNNs)提取特征局限性的问题,提出了一种基于多模态融合的MR脑肿瘤图像分割方法。分割模型以U-net网络为原型,创新一种多模态图像融合方式以加强特征提取能力,同时引入通道交叉注意力机制(channel cross transformer, CCT)代替U-net中的跳跃连接结构,进一步弥补深浅层次的特征差距与空间依赖性,有效融合多尺度特征,加强对肿瘤的分割能力。实验在BraTS数据集上进行了多目标分割结果验证,通过定量分析对比前沿网络分割结果,表明该方法确有良好的分割性能,其分割出三种肿瘤区域的Dice系数分别达到80%、74%、71%。     

基于3D全卷积网络的腹部动脉CTA分割算法

目前卷积神经网络已成为腹部动脉血管分割领域的研究热点,但经典的卷积网络存在分割精度低和分割血管不连续的问题。为此,文中提出了基于改进3D全卷积网络的腹部动脉血管分割算法。该方法在网络的编码路径上构造不同尺度的侧输入,并将侧输入卷积后的图像与下采样卷积后的图像进行融合,提取更多的特征信息。同时,网络中嵌入了新的多尺度特征提取模块,该模块将通道注意力与密集扩张卷积进行了融合,有效地捕获了更高层次的特征信息。对腹部动脉血管进行分割的结果表明,与其他分割方法相比,所提方法在直观性和定量性上均有提高,证明了该方法能够提升血管分割精度。     

基于3D卷积神经网络的脑肿瘤医学图像分割优化

针对2D卷积神级网络不能够较好地提取各模态之间的差异信息,不同的图像层肿瘤大小差异显著,且分割精度低,单模态MRI无法清晰地反映GBM的不同组织结构,提出一种基于3D多池化卷积神经网络拟解决以上实际问题。将卷积神经网络应用到脑肿瘤分割上,并针对脑肿瘤的特点,提出3D多池化卷积神经网络模型,通过多尺度的输入与多尺度的下采样,且在后端使用条件随机场(CRF)使图片尽量在边界处分割,增加图像的分割精度,克服脑肿瘤的个体差异,同时适应脑肿瘤不同图像层之间的大小位置差异。通过对100例患者的多模态磁共振图像进行分割,Dice系数达到91.64%;MRI脑肿瘤分割的改进方法可使分割精度得到明显提高,可更好地提取各模态之间的差异信息,实现适应范围更广的MRI肿瘤分割,并准确有效地分割脑肿瘤。     

多尺度特征融合与极限学习机结合的交通标志识别

针对卷积神经网络只能使用相同尺寸图像和卷积核的网络进行特征提取,导致提取的特征不全面,在交通标志识别中因车载摄像头与交通标志的位置不断变化影响交通标志的识别精度等问题,提出了一种基于多尺度特征融合与极限学习机结合的交通标志识别方法。首先,将预训练适应3种不同尺寸图像的网络模型作为实验的初始模型;然后,融合3个网络模型构建多尺度卷积神经网络,将3个预训练网络的参数级联到融合模型的全连接层,对融合模型的全连接层进行训练,采用随机梯度下降算法更新网络参数;最后,将融合后的模型作为特征提取器提取特征,把提取到的多尺度特征送入极限学习机,实现交通标志识别。实验采用德国交通标志数据库(GTSRB)对算法性能进行测试,实验结果显示,多尺度特征融合与极限学习机结合的网络识别精度为99.23%,识别速度为46ms。相对于预训练的网络,网络的分类精度分别提高了2.35%,3.22%,3.74%。多尺度特征融合能够有效提取交通标志图像的特征信息,极限学习机可以提高分类精度和分类时间,该方法能满足交通标志识别的准确性和实时性的要求。     

基于改进U-Net网络的腺体细胞图像分割算法

针对腺体图像在自动分割过程中由于多尺度目标和信息丢失影响导致准确率降低的问题,文中采用了一种引入注意力模块的全卷积神经网络模型。该模型遵循编码器-解码器结构,在编码网络中用空洞残差卷积层代替原有的普通卷积层,并添加空洞金字塔池;再在解码网络中加入注意力模块,使模型输出高分辨率特征图,提高对多尺度目标的分割精度。实验结果表明,提出的网络模型参数少分割精度高,对腺体图像的平均分割精度高达89.7%,具有较好的鲁棒性。     

一种改进的I-Unet网络的皮肤病图像分割算法

黑色素瘤是常见的皮肤癌,皮肤病图像分割在皮肤癌诊断过程中起到至关重要的作用。为了利用I-Unet深度神经网络强大的编码解码功能来自动分割出皮肤病病灶区域,文中提出一种改进的I-Unet网络的皮肤病图像分割算法。该方法采用空洞卷积扩大卷积感受野,利用类Inception和循环神经网络(RCNN)分别提取图像不同尺度的特征,并进行多尺度特征融合,运用全连接条件随机场(CRF)进行图像后处理。结果表明,所提算法在皮肤病图像分割中取得了良好的效果,算法的Jaccard系数达到了0.780,Dice系数稳定在0.871;与同类最佳研究结果相比,Jaccard系数及Dice系数分别提高了1.5%,2.2%,表明该方法有效提升了网络图像分割的性能。     

一种级联改进U-Net网络的脑肿瘤分割方法

提出了一种基于深度学习的3D脑肿瘤核磁共振图像(MRI)自动分割方法.为了降低分割难度,采用三级级联网络的策略分割脑肿瘤的三个子区域;为了进一步提高三维分割的精度,采用帧间卷积和帧内卷积,加入额外的多层特征融合机制和空洞卷积;为了进一步细化分割结果,将条件随机场构建的循环神经网络整合到网络结构中.在模型训练中结合了两种...     

一种改进的全卷积神经网络多聚焦图像融合研究

针对目前多聚焦图像领域算法研究的不足,提出改进的全卷积神经网络多聚焦图像融合算法.和以往的全卷积神经网络模型相比,改进的网络模型更加轻便、网络层级更少.将传统算法鲁棒主成分分析法运用于图像特征提取,在网络特征提取部分采用更小的网络结构,在达到提取更多特征信息的目的的同时减少了网络层级;全连接层与全卷积层的转换通过softmax层对图像进行分类,最后通过设置分类器防止像素点样本偏移,大大提升了运算速率.经过多组实验的彩色灰色数据集验证,改进的融合算法与目前多聚焦图像融合的卷积神经网络算法相比,融合速度大大提升,更具有实际应用率,融合质量也有相应提升,说明此算法相比其他算法更具运用价值.     

基于改进U型神经网络的脑出血CT图像分割

针对脑出血CT图像病灶部位的多尺度性导致分割精度较低的问题,该文提出一种基于改进U型神经网络的图像分割模型(AU-Net+).首先,该模型利用U-Net中的编码器对脑出血CT图像特征编码,将提出的残差八度卷积(ROC)块应用到U型神经网络的跳跃连接部分,使不同层次的特征更好地融合;其次,对融合后的特征,分别引入混合注意...