【摘 要】
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医学图像分割在医学诊断中有着举足轻重的地位。近年来,随着深度学习的不断发展,各种网络模型在医学图像分割领域百花齐放。其中,2015年提出的U-Net网络在图像分割领域受到广泛关注。本文分析了深度学习模型在医学图像分割领域的应用,探索了胶囊网络在医学图像分割领域应用的可能性。本文的主要工作如下:（1）分析基于卷积神经网络的U-Net医学图像分割模型存在的问题,针对性选择相关数据集,设计实验并证明其存
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医学图像分割在医学诊断中有着举足轻重的地位。近年来,随着深度学习的不断发展,各种网络模型在医学图像分割领域百花齐放。其中,2015年提出的U-Net网络在图像分割领域受到广泛关注。本文分析了深度学习模型在医学图像分割领域的应用,探索了胶囊网络在医学图像分割领域应用的可能性。本文的主要工作如下:（1）分析基于卷积神经网络的U-Net医学图像分割模型存在的问题,针对性选择相关数据集,设计实验并证明其存在的问题。（2）分析胶囊网络原理,设计提出了基于胶囊网络的UCaps医学图像分割模型。并提出了适用于胶囊分割网络的胶囊上采样算法与损失评估算法。证明其能够解决卷积神经网络存在的问题。（3）分析动态路由算法原理与矩阵胶囊构造,设计了适用于UCaps网络的三种路由算法即:动态路由算法、动态双路由算法与EM路由算法。在对胸肺x射线图像的肺部、锁骨、心脏的分割任务中,通过设计和编码,分别使用U-Net网络、动态路由算法的UCaps网络、动态双路由算法的UCaps网络与使用EM路由算法的UCaps网络进行对比实验。实验结果表明,在医学图像分割中,结合UCaps网络结构与胶囊上采样算法,以及EM路由算法,不仅有效提升了医学图像分割的准确率,还有着更快的收敛速度。证明了胶囊网络在医学图像分割领域能够取代卷积神经网络。
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