MIFNet:基于多尺度输入与特征融合的胃癌病理图像分割方法

来源 :计算机应用 | 被引量 : 25次 | 上传用户：zgxkz

【摘要】

：

针对人工判别胃癌病理图像对专业知识要求较高且费时费力的问题,提出一种基于深度学习的分割算法对胃癌病理图像的病变区域进行自动分割,为病理医生的工作提供更有依据的诊断指导。在已有的U-Net模型基础上,提出一种基于多尺度输入与特征融合的多输入融合网络(MIFNet)模型,通过对不同输入尺度特征进行自动提取和融合以实现对胃癌病理图像中病变区域的自动分割。多尺度输入数据能够帮助模型更有针对性地捕捉图像的局

【作者】

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张泽中高敬阳赵地

【机构】

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北京化工大学信息科学与技术学院,中国科学院计算技术研究所

【出处】

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计算机应用

【发表日期】

：

2019年S2期

【关键词】

：

多输入融合网络多尺度输入特征融合胃癌病理图像图像分割 Multi-Input-Fusion Net(MIFNet)multi-scale inputfe

【基金项目】

：

国家重点研发计划项目(SQ2017ZX106047),北京市自然科学基金资助项目(5182018),北京市自然科学基金重点项目(4161004),北京市科技计划项目(Z171100000117001,Z161100000216143)

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