多任务网络模型对肝脏超声影像的识别和去噪

来源 :青岛大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户：hongyin_wangyi

【摘要】

：

针对肝脏超声影像受噪声和边缘模糊等因素的影响,肉眼无法客观准确辨别病灶区域等问题,提出了无监督学习的多任务网络(MultiTasking-network,MT-net)算法,该算法分为MT-net(Dn)和MT-net(Cl)两部分。其中,MT-net(Dn)算法通过使用交替优化和可重复利用信息的skip-connection,分别对小样本集L′_S(dataset:1937)和大样本集L′_B(

【作者】

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张欢赵希梅魏宾

【机构】

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青岛大学计算机科学技术学院,山东省数字医学与计算机辅助手术重点实验室

【出处】

：

青岛大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2019年04期

【关键词】

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多任务网络肝脏图像无监督学习图像识别图像去噪 MultiTasking-network liver disease image unsupervised

【基金项目】

：

国家自然科学基金(批准号:61303079)资助.

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