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基于改进全卷积网络的皮肤病变图像分割
被引量：
9
1
作者
杨国亮
洪志阳
+1 位作者
王志元
龚曼
《计算机工程与设计》
北大核心
2018年第11期3500-3505,共6页
针对皮肤病变图像在病变区域的形状、纹理、与周围未发生病变区域对比度相对较低等因素,提出一种基于改进全卷积网络的皮肤病变图像分割算法。采用全卷积网络提取皮肤病变图像的形状纹理等特征,引入Jaccard-Diceloss损失函数解决皮肤病...
针对皮肤病变图像在病变区域的形状、纹理、与周围未发生病变区域对比度相对较低等因素,提出一种基于改进全卷积网络的皮肤病变图像分割算法。采用全卷积网络提取皮肤病变图像的形状纹理等特征,引入Jaccard-Diceloss损失函数解决皮肤病变图像中病变与背景区别过大的问题,进一步提高整体的分割性能。对输入皮肤病变图像进行预处理,使用VGG16模型对改进全卷积网络进行微调训练及测试。通过实验得到各项皮肤病变图像分割结果的评估指标值,其结果表明,改进全卷积网络对于皮肤病变图像的分割效果最优,在其它医学图像分割问题上有极大的应用前景。
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关键词
皮肤病变图像
改进全卷积网络
全
卷积
网络
Jaccard-Diceloss损失函数
VGG16模型
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题名
基于改进全卷积网络的皮肤病变图像分割
被引量：
9
1
作者
杨国亮
洪志阳
王志元
龚曼
机构
江西理工大学电气工程与自动化学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2018年第11期3500-3505,共6页
基金
国家自然科学基金项目(51365017
61305019)
江西省教育厅科技计划基金项目(GJJ150680)
文摘
针对皮肤病变图像在病变区域的形状、纹理、与周围未发生病变区域对比度相对较低等因素,提出一种基于改进全卷积网络的皮肤病变图像分割算法。采用全卷积网络提取皮肤病变图像的形状纹理等特征,引入Jaccard-Diceloss损失函数解决皮肤病变图像中病变与背景区别过大的问题,进一步提高整体的分割性能。对输入皮肤病变图像进行预处理,使用VGG16模型对改进全卷积网络进行微调训练及测试。通过实验得到各项皮肤病变图像分割结果的评估指标值,其结果表明,改进全卷积网络对于皮肤病变图像的分割效果最优,在其它医学图像分割问题上有极大的应用前景。
关键词
皮肤病变图像
改进全卷积网络
全
卷积
网络
Jaccard-Diceloss损失函数
VGG16模型
Keywords
image segmentation of skin lesions
improved fully convolution network
fully convolution network
Jaccard-Diceloss loss function
VGG16 model
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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出处
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1
基于改进全卷积网络的皮肤病变图像分割
杨国亮
洪志阳
王志元
龚曼
《计算机工程与设计》
北大核心
2018
9
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