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基于模型压缩与重构U-net的胰腺分割
被引量：
4
1
作者
马豪
刘彦
张俊然
《计算机工程与设计》
北大核心
2022年第7期1998-2006,共9页
基于卷积神经网络的U-net模型广泛应用于胰腺分割任务,但该类方法对硬件计算能力要求过高,制约了其临床应用。为解决该问题,提出一个基于模型压缩与重构U-net的端到端框架(comprehension prune-reconstructed U-net network,CPRUN),以...
基于卷积神经网络的U-net模型广泛应用于胰腺分割任务,但该类方法对硬件计算能力要求过高,制约了其临床应用。为解决该问题,提出一个基于模型压缩与重构U-net的端到端框架(comprehension prune-reconstructed U-net network,CPRUN),以完成实时胰腺图像分割任务。通过通道剪枝技术实现了对卷积神经网络模型的压缩,利用重构U-net保障胰腺的分割精度。实验结果表明,使用CPRUN模型能够在保持分割精度的前提下有效减少模型参数量,其模型压缩程度与分割精度均优于同类算法。
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关键词
卷积神经网络
模型压缩
实时
胰腺图像分割
通道剪枝
U-net
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职称材料
结合超像素和U型全卷积网络的胰腺分割方法
被引量：
3
2
作者
曹正文
乔念祖
+1 位作者
卜起荣
冯筠
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第10期1777-1785,共9页
为了提高现有胰腺图像分割方法性能,提出一种超像素和U型全卷积网络(U-NET)结合的胰腺图像分割方法.首先,提出一种胰腺CT图像的超像素分割方法;然后,依据分割结果对图像进行映射降维得到腹部视觉概要图像,再将其与超像素位置信息作为U...
为了提高现有胰腺图像分割方法性能,提出一种超像素和U型全卷积网络(U-NET)结合的胰腺图像分割方法.首先,提出一种胰腺CT图像的超像素分割方法;然后,依据分割结果对图像进行映射降维得到腹部视觉概要图像,再将其与超像素位置信息作为U型全卷积网络的输入;最后,得到分割好的胰腺器官.在NIH胰腺公开数据集上的实验结果表明,文中方法将戴斯相似系数(DSC)提高到87.9%,高于目前已有的胰腺图像分割方法.并且其运算速度高于U-NET.
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关键词
胰腺图像分割
超像素
U型全卷积网络
戴斯相似系数
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职称材料
题名
基于模型压缩与重构U-net的胰腺分割
被引量：
4
1
作者
马豪
刘彦
张俊然
机构
四川大学电气工程学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2022年第7期1998-2006,共9页
基金
国家自然科学基金项目(61902264)
川大泸州校地合作基金项目(2017CDLZ-G27)
川大自贡校地合作基金项目(2018CDZG-19)。
文摘
基于卷积神经网络的U-net模型广泛应用于胰腺分割任务,但该类方法对硬件计算能力要求过高,制约了其临床应用。为解决该问题,提出一个基于模型压缩与重构U-net的端到端框架(comprehension prune-reconstructed U-net network,CPRUN),以完成实时胰腺图像分割任务。通过通道剪枝技术实现了对卷积神经网络模型的压缩,利用重构U-net保障胰腺的分割精度。实验结果表明,使用CPRUN模型能够在保持分割精度的前提下有效减少模型参数量,其模型压缩程度与分割精度均优于同类算法。
关键词
卷积神经网络
模型压缩
实时
胰腺图像分割
通道剪枝
U-net
Keywords
convolutional neural network
model compression
real-time pancreatic image segmentation
channel pruning
U-net
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
结合超像素和U型全卷积网络的胰腺分割方法
被引量：
3
2
作者
曹正文
乔念祖
卜起荣
冯筠
机构
西北大学信息科学与技术学院
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第10期1777-1785,共9页
基金
国家自然科学基金(61701404)
国家自然科学基金重大科研仪器研制项目(81727802)
+1 种基金
陕西省教育厅科学研究计划项目(17JK0769)
陕西省碑林区科技计划项目(GX1703)
文摘
为了提高现有胰腺图像分割方法性能,提出一种超像素和U型全卷积网络(U-NET)结合的胰腺图像分割方法.首先,提出一种胰腺CT图像的超像素分割方法;然后,依据分割结果对图像进行映射降维得到腹部视觉概要图像,再将其与超像素位置信息作为U型全卷积网络的输入;最后,得到分割好的胰腺器官.在NIH胰腺公开数据集上的实验结果表明,文中方法将戴斯相似系数(DSC)提高到87.9%,高于目前已有的胰腺图像分割方法.并且其运算速度高于U-NET.
关键词
胰腺图像分割
超像素
U型全卷积网络
戴斯相似系数
Keywords
pancreas segmentation
superpixel
U-NET
Dice similarity coefficient(DSC)
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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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于模型压缩与重构U-net的胰腺分割
马豪
刘彦
张俊然
《计算机工程与设计》
北大核心
2022
4
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职称材料
2
结合超像素和U型全卷积网络的胰腺分割方法
曹正文
乔念祖
卜起荣
冯筠
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2019
3
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