【摘 要】
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中医舌诊可以通过舌面裂纹的测量了解身体的健康状况.考虑到采集图片分辨率不同、质量差异较大、背景复杂且不同患者舌头颜色纹理不同等因素,传统分割算法难以得到较好的结果.提出一种基于深度学习的、面向小样本数据集的舌裂分割算法.分割时先分割舌面,再进行舌面裂纹分割,以规避较为复杂的背景影响.使用迁移学习的方法将路面裂纹训练模型迁移至舌面裂纹;改进U-Net网络结构,在传递拼接路径增加SE模块以提高分割的准确性和鲁棒性;训练时使用Focal Loss(焦点损失)函数作为损失函数,使网络更加关注小目标的分割,从而提升
【机 构】
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北方工业大学信息学院 北京 100144;北京贝叶斯健康科技有限公司 北京 100095
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中医舌诊可以通过舌面裂纹的测量了解身体的健康状况.考虑到采集图片分辨率不同、质量差异较大、背景复杂且不同患者舌头颜色纹理不同等因素,传统分割算法难以得到较好的结果.提出一种基于深度学习的、面向小样本数据集的舌裂分割算法.分割时先分割舌面,再进行舌面裂纹分割,以规避较为复杂的背景影响.使用迁移学习的方法将路面裂纹训练模型迁移至舌面裂纹;改进U-Net网络结构,在传递拼接路径增加SE模块以提高分割的准确性和鲁棒性;训练时使用Focal Loss(焦点损失)函数作为损失函数,使网络更加关注小目标的分割,从而提升整体分割效果.实验表明,本文方法具有更强的鲁棒性,能够应对背景、光照、纹理等图片质量问题,其MPA(平均像素精度)能够达到71.06％,MIoU(均交并比)能够达到67.35％,在视觉效果上有更好的表现.实验和对比结果也表明,该分割方法具有较高的准确性和稳定性.
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