基于卷积神经网络的臂丛神经超声图像分割方法 |
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引用本文: | 龙法宁,朱晓姝,甘井中.基于卷积神经网络的臂丛神经超声图像分割方法[J].合肥工业大学学报(自然科学版),2018(9). |
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作者姓名: | 龙法宁 朱晓姝 甘井中 |
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作者单位: | 玉林师范学院计算机科学与工程学院;玉林师范学院广西高校复杂系统优化与大数据处理重点实验室 |
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摘 要: | 近几年卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)在图像处理、语音识别、自然语言处理以及信息检索等领域得到广泛应用,颈部臂丛神经超声图像具有较低的信噪比、较低的对比度、模糊的边缘,其分割是一项富有挑战性的工作。文章针对目前臂丛神经超声图像手工标注的训练样本较少的情况,对U-Net模型进行改进,构建了一个适用于臂丛神经分割的卷积神经网络模型QU-Net,并选择BP图像数据库进行训练、测试。实验结果表明,与主流神经卷积网络分割算法SegNet、U-Net相比,QU-Net的图像分割结果具有更高的准确性。
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