【摘 要】
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类不平衡问题在医学图像中十分常见,对医学图像分割的准确度影响较大。在临床医学领域中,医学影像的分割精度直接关系到临床诊断。近年来,计算机视觉技术在临床应用上取得了巨大进展,基于深度学习的医学图像分割技术在辅助诊断中发挥了重要作用。然而,现有医学图像分割方法通常只关注单张图像内的信息,以致在类别不平衡场景下的分割精度受损。针对视网膜OCTA图像中类别不均衡及分割细节差等问题,本文做了以下工作:1.归
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类不平衡问题在医学图像中十分常见,对医学图像分割的准确度影响较大。在临床医学领域中,医学影像的分割精度直接关系到临床诊断。近年来,计算机视觉技术在临床应用上取得了巨大进展,基于深度学习的医学图像分割技术在辅助诊断中发挥了重要作用。然而,现有医学图像分割方法通常只关注单张图像内的信息,以致在类别不平衡场景下的分割精度受损。针对视网膜OCTA图像中类别不均衡及分割细节差等问题,本文做了以下工作:1.归纳了对比学习结构,提出了困难锚点采样策略和半困难样本采样策略。实验证明本文所提方法的有效性,所提方法在类别不平衡的图像分割任务中具有泛化性,可迁移到其他图像分割任务中。2.提出了双分支网络架构COSNet进行不同深度的视网膜图像分割。该方法包括特征提取模块、对比学习模块和微调模块,构造出全局对比学习损失,最后能够对位置信息进行自适应聚类微调。实验证明,COSNet在分割的不同指标上表现出了一定的优势。3.基于以上两种方法,开发了人工智能医学图像分割线上平台,具有注册登录、上传数据集、分割测试、影像分割和历史记录等功能。
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