【摘 要】
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近年来,超像素在医学图像处理领域的应用愈加广泛,现有的方法取得了较好的效果,如LAW,SLIC等.然而,这些方法在处理医学图像得到超像素时,位于组织边缘像素点的划分仍存在类别
【机 构】
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山东财经大学计算机科学与技术学院,山东省数字媒体技术重点实验室,山东省千佛山医院影像科,山东大学软件学院,山东高校未来智能计算协同创新中心
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目浙江联合基金(U1609218);国家自然科学基金(61572286,61472220);山东省重点研发计划(2017CXGC1504);山东省省属高校优秀青年人才联合基金项目(ZR2017JL029);山东省高等学校优势学科人才团队培育计划
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近年来,超像素在医学图像处理领域的应用愈加广泛,现有的方法取得了较好的效果,如LAW,SLIC等.然而,这些方法在处理医学图像得到超像素时,位于组织边缘像素点的划分仍存在类别模糊问题.为此,提出一种基于U-Net网络的超像素分割方法.首先,通过双边滤波模型过滤外部噪声,增强超像素信息;然后,结合U-Net卷积网络学习图像特征.该方法为U-Net网络中每个特征尺度的卷积层后嵌入一个规范层,用于增强网络对参数的敏感性.实验结果表明,该方法有效提高了医学图像超像素的分割精度,与groundtruth相比,其改善
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