期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于密集多尺度特征和双注意力模块的皮肤病变分割
被引量：
1
1
作者
费承
罗健旭
《华东理工大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第1期97-105,共9页
针对皮肤病变分割任务中病变区域大小不一、形状各异、内部像素差异大、边界模糊、周围存在气泡等问题,提出了一种基于密集多尺度特征和双注意力模块的U型分割网络DDAnet。该网络中的DenseASPP模块通过密集连接多个空洞卷积层来获取丰...
针对皮肤病变分割任务中病变区域大小不一、形状各异、内部像素差异大、边界模糊、周围存在气泡等问题,提出了一种基于密集多尺度特征和双注意力模块的U型分割网络DDAnet。该网络中的DenseASPP模块通过密集连接多个空洞卷积层来获取丰富的多尺度信息,同时由通道注意力模块(CAM)和位置注意力模块(PAM)构成的双注意力模块通过编码全局上下文信息,在通道和位置上对特征图进行重新配准,实现对相关特征的强调和对无关特征的抑制。两个模块并行连接、共同作用以提高分割精度。在ISIC2018数据集上,DDAnet的准确率(Acc)、Jaccard相似系数(JI)、Dice系数(DC)、敏感度(Sen)和特异性(Spec)指标值分别为96.75%、85.00%、91.36%、91.82%和97.42%,分割结果优于其他的分割网络,并且对于极具挑战的病例,DDAnet仍然能够产生准确、可靠的分割结果,说明其具备在临床诊断中辅助医生进行皮肤病变分割的潜力。
展开更多
关键词
皮肤病变分割
DenseASPP模块
CAM
PAM
双注意力模块
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于密集多尺度特征和双注意力模块的皮肤病变分割
被引量：
1
1
作者
费承
罗健旭
机构
华东理工大学信息科学与工程学院
出处
《华东理工大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第1期97-105,共9页
基金
上海市科技创新行动计划(19511121203)。
文摘
针对皮肤病变分割任务中病变区域大小不一、形状各异、内部像素差异大、边界模糊、周围存在气泡等问题,提出了一种基于密集多尺度特征和双注意力模块的U型分割网络DDAnet。该网络中的DenseASPP模块通过密集连接多个空洞卷积层来获取丰富的多尺度信息,同时由通道注意力模块(CAM)和位置注意力模块(PAM)构成的双注意力模块通过编码全局上下文信息,在通道和位置上对特征图进行重新配准,实现对相关特征的强调和对无关特征的抑制。两个模块并行连接、共同作用以提高分割精度。在ISIC2018数据集上,DDAnet的准确率(Acc)、Jaccard相似系数(JI)、Dice系数(DC)、敏感度(Sen)和特异性(Spec)指标值分别为96.75%、85.00%、91.36%、91.82%和97.42%,分割结果优于其他的分割网络,并且对于极具挑战的病例,DDAnet仍然能够产生准确、可靠的分割结果,说明其具备在临床诊断中辅助医生进行皮肤病变分割的潜力。
关键词
皮肤病变分割
DenseASPP模块
CAM
PAM
双注意力模块
Keywords
skin lesion segmentation
DenseASPP module
CAM
PAM
dual attention module
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于密集多尺度特征和双注意力模块的皮肤病变分割
费承
罗健旭
《华东理工大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2024
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
