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| 基于同构化改进的U-Net结直肠息肉分割方法 | |
| 作者姓名： | 沈志强 林超男 潘林 聂炜宇 裴玥 黄立勤 郑绍华 |
| 作者单位： | (福州大学物理与信息工程学院,福州 350108) |
| 基金项目： | 福建省自然科学基金(2020J01472); |
| 摘 要： | 结肠镜检查广泛应用于结直肠癌的早期筛查和诊疗,但仅靠人工判读结肠息肉漏检率较高,有研究统计可达25％.基于深度学习的计算机辅助技术有助于提高息肉检测率,但目前深度学习的主流分割网络U-Net存在着两个局限:一是编解码的输出特征图之间存在着语义鸿沟;二是U-Net的双层卷积单元无法学习多尺度信息;割裂地看待容易使模型陷入... |
| 关 键 词： | 息肉分割 深度学习 同构网络 |
| 收稿时间： | 2021-04-13 |
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