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SCF U^(2)-Net:结合模糊逻辑的轻量化改进U^(2)-Net乳腺超声病变分割方法
1
作者
庄建军
万理
《计算机科学》
北大核心
2025年第7期161-169,共9页
乳腺超声图像中病变的边界具有不确定性且形态不一,原始U^(2)-Net存在参数量大的问题,对此提出一种结合模糊逻辑的轻量化改进U^(2)-Net乳腺超声病变分割方法SCF U^(2)-Net。利用模糊逻辑对特征图像素进行模糊化并计算不确定度值,与输入...
乳腺超声图像中病变的边界具有不确定性且形态不一,原始U^(2)-Net存在参数量大的问题,对此提出一种结合模糊逻辑的轻量化改进U^(2)-Net乳腺超声病变分割方法SCF U^(2)-Net。利用模糊逻辑对特征图像素进行模糊化并计算不确定度值,与输入特征图相乘来降低图像的模糊性,有效解决了边界的不确定性问题。结合深度可分离卷积和扩张卷积,对残差U型模块(ReSidual U-blocks, RSU)进行改进,以减少模型参数量,提高分割效率。针对乳腺病变形态不一的问题,在解码阶段嵌入坐标注意力机制,加强感兴趣区域的信息提取能力,提高分割精度。经BUSI数据集测试,Dice和IoU分别为0.897 5和0.832 8,参数量降低了90%,推理速度是原来的1.9倍。与3种主流语义分割模型相比,所提算法的分割性能更优;与两种轻量化分割模型相比,在参数规模相当的情况下分割性能优势明显,具有良好的临床应用价值。
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关键词
乳腺病变分割
模糊逻辑
轻量化模型
深度可分离扩张卷积
注意力机制
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职称材料
基于改进ResNet50的钨矿石双能X射线图像分选方法
被引量：
3
2
作者
刘志锋
曾灵锋
+2 位作者
彭芳伟
魏振华
张寰宇
《现代电子技术》
北大核心
2024年第13期87-92,共6页
文中提出一种基于深度扩张可分离卷积和注意力机制的残差网络模型(DWAtt-ResNet),通过实验对比表明,该模型在钨矿石双能X射线图像数据集上准确率、F1分数、AUC值和AP值均优于ConvNeXt、DenseNet121和EfficientNet_b4等主流的图像分类模...
文中提出一种基于深度扩张可分离卷积和注意力机制的残差网络模型(DWAtt-ResNet),通过实验对比表明,该模型在钨矿石双能X射线图像数据集上准确率、F1分数、AUC值和AP值均优于ConvNeXt、DenseNet121和EfficientNet_b4等主流的图像分类模型。通过消融实验表明,该模型准确率达到87.4%,计算量为2.7GFLOPs,参数量为16.95M,相比ResNet50准确率提高3%,计算量降低1.42 GFLOPs,参数量降低6.56M,准确率提升的同时,效率大幅提升,更适合工业生产的矿石快速分拣需求。
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关键词
钨矿石
双能X射线
图像分类
ResNet50
深度
扩张
可分离
卷积
注意力机制
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职称材料
题名
SCF U^(2)-Net:结合模糊逻辑的轻量化改进U^(2)-Net乳腺超声病变分割方法
1
作者
庄建军
万理
机构
南京信息工程大学电子与信息工程学院
南京信息工程大学人工智能学院中大医院智慧医疗研究院
出处
《计算机科学》
北大核心
2025年第7期161-169,共9页
基金
国家自然科学基金(62272234)
江苏高校“青蓝工程”。
文摘
乳腺超声图像中病变的边界具有不确定性且形态不一,原始U^(2)-Net存在参数量大的问题,对此提出一种结合模糊逻辑的轻量化改进U^(2)-Net乳腺超声病变分割方法SCF U^(2)-Net。利用模糊逻辑对特征图像素进行模糊化并计算不确定度值,与输入特征图相乘来降低图像的模糊性,有效解决了边界的不确定性问题。结合深度可分离卷积和扩张卷积,对残差U型模块(ReSidual U-blocks, RSU)进行改进,以减少模型参数量,提高分割效率。针对乳腺病变形态不一的问题,在解码阶段嵌入坐标注意力机制,加强感兴趣区域的信息提取能力,提高分割精度。经BUSI数据集测试,Dice和IoU分别为0.897 5和0.832 8,参数量降低了90%,推理速度是原来的1.9倍。与3种主流语义分割模型相比,所提算法的分割性能更优;与两种轻量化分割模型相比,在参数规模相当的情况下分割性能优势明显,具有良好的临床应用价值。
关键词
乳腺病变分割
模糊逻辑
轻量化模型
深度可分离扩张卷积
注意力机制
Keywords
Breast lesion segmentation
Fuzzy logic
Lightweight model
Sep-dilated convolution
Attention mechanism
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于改进ResNet50的钨矿石双能X射线图像分选方法
被引量：
3
2
作者
刘志锋
曾灵锋
彭芳伟
魏振华
张寰宇
机构
东华理工大学信息工程学院
出处
《现代电子技术》
北大核心
2024年第13期87-92,共6页
基金
江西省重大科技研发专项-揭榜挂帅项目:基于单光子效应的X射线智能选矿探测器及其应用研究(20224AAC01012)。
文摘
文中提出一种基于深度扩张可分离卷积和注意力机制的残差网络模型(DWAtt-ResNet),通过实验对比表明,该模型在钨矿石双能X射线图像数据集上准确率、F1分数、AUC值和AP值均优于ConvNeXt、DenseNet121和EfficientNet_b4等主流的图像分类模型。通过消融实验表明,该模型准确率达到87.4%,计算量为2.7GFLOPs,参数量为16.95M,相比ResNet50准确率提高3%,计算量降低1.42 GFLOPs,参数量降低6.56M,准确率提升的同时,效率大幅提升,更适合工业生产的矿石快速分拣需求。
关键词
钨矿石
双能X射线
图像分类
ResNet50
深度
扩张
可分离
卷积
注意力机制
Keywords
tungsten ore
dual energy X-ray
image classification
ResNet50
depthwise separable dilated convolution
attention mechanism
分类号
TN911.73-34 [电子电信—通信与信息系统]
TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
SCF U^(2)-Net:结合模糊逻辑的轻量化改进U^(2)-Net乳腺超声病变分割方法
庄建军
万理
《计算机科学》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
2
基于改进ResNet50的钨矿石双能X射线图像分选方法
刘志锋
曾灵锋
彭芳伟
魏振华
张寰宇
《现代电子技术》
北大核心
2024
3
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职称材料
已选择
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参考文献
引证文献
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