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基于改进U-net的医学图像分割模型: 收藏
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引用; 《湖北工业大学学报》2025年第1期40卷 49-54页; 作者：杨永谱甘海涛夏薇杨智叶志伟湖北工业大学计算机学院湖北武汉430068 华中科技大学同济医学院附属武汉儿童医院(武汉市妇幼保健院)湖北武汉430070; U-net模型在医学图像分割中取得了很多的发展,但是其忽略了低层视觉特征和高层语义特征之间的差距,限制了网络的特征提取能力。针对这个问题,首先设计了一个特征增强模块,以更大的感受野来增强网络的特征提取能力,并使用跳跃连接将网络...; U-net模型在医学图像分割中取得了很多的发展,但是其忽略了低层视觉特征和高层语义特征之间的差距,限制了网络的特征提取能力。针对这个问题,首先设计了一个特征增强模块,以更大的感受野来增强网络的特征提取能力,并使用跳跃连接将网络中低级特征与高级特征融合。同时引入三重注意力机制来融合空间维度和通道维度的特征,从而达到增强有用信息的目的。最后,设计了一种新的损失函数,引入二元交叉熵和Dice损失函数,来抑制数据集中类别不平衡的问题。该模型在BraTs数据集上进行了实验,取得了0.8592的平均Dice。实验结果表明,该模型性能优于其他常用的分割网络。; 来源：详细信息评论

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