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改进Unet++在脑肿瘤图像分割的研究
被引量：
11
1
作者
侯奕辰
彭辉
+1 位作者
谢俊章
曾庆喜
《计算机工程与设计》
北大核心
2022年第6期1725-1731,共7页
针对计算机辅助脑肿瘤图像分割精度不高,提出改进的密集连接网络Unet++脑肿瘤自动分割网络。分别将残差块和数据相关型上采样Dupsampling融入网络的编码、解码部分,提高特征提取的能力并防止梯度消失;使用Mish激活函数代替Relu激活函数...
针对计算机辅助脑肿瘤图像分割精度不高,提出改进的密集连接网络Unet++脑肿瘤自动分割网络。分别将残差块和数据相关型上采样Dupsampling融入网络的编码、解码部分,提高特征提取的能力并防止梯度消失;使用Mish激活函数代替Relu激活函数,更平滑的曲线有助于提升网络的非线性特征提取能力和泛化性;使用交叉熵和Dice结合的损失函数,进一步提升分割精度。该方法在BraTs2019部分数据上验证,在全肿瘤、核心肿瘤和增强肿瘤分割结果的Dice系数分别达到0.9236、0.8745、0.8404,豪斯多夫距离为1.806、2.994、1.865,优于大多数脑肿瘤分割模型。
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关键词
脑肿瘤分割
密集连接网络Unet++
残差块
数据相关型上采样dupsampling
Mish激活函数
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题名
改进Unet++在脑肿瘤图像分割的研究
被引量：
11
1
作者
侯奕辰
彭辉
谢俊章
曾庆喜
机构
成都信息工程大学软件工程学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2022年第6期1725-1731,共7页
基金
四川省科技计划基金项目(2019YJ0356)。
文摘
针对计算机辅助脑肿瘤图像分割精度不高,提出改进的密集连接网络Unet++脑肿瘤自动分割网络。分别将残差块和数据相关型上采样Dupsampling融入网络的编码、解码部分,提高特征提取的能力并防止梯度消失;使用Mish激活函数代替Relu激活函数,更平滑的曲线有助于提升网络的非线性特征提取能力和泛化性;使用交叉熵和Dice结合的损失函数,进一步提升分割精度。该方法在BraTs2019部分数据上验证,在全肿瘤、核心肿瘤和增强肿瘤分割结果的Dice系数分别达到0.9236、0.8745、0.8404,豪斯多夫距离为1.806、2.994、1.865,优于大多数脑肿瘤分割模型。
关键词
脑肿瘤分割
密集连接网络Unet++
残差块
数据相关型上采样dupsampling
Mish激活函数
Keywords
brain tumor segmentation
dense connection network Unet++
residual block
data correlation upsampling structure
dupsampling
Mish activation function
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
改进Unet++在脑肿瘤图像分割的研究
侯奕辰
彭辉
谢俊章
曾庆喜
《计算机工程与设计》
北大核心
2022
11
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