超声图像分割

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基于改进U-KAN的乳腺癌超声图像分割
《南昌工程学院学报》2024年第6期7-13,共7页汪慎文 王海滨 赵振峰 尚校 
石家庄引进高层次人才创业启动资金项目(248790067A);河北省自然科学基金项目(H2024403001);河北省教育厅科学研究项目(BJK2024099)。
乳腺癌是最常见的恶性肿瘤。针对乳腺癌超声图像因边界模糊和形状、大小等多样导致的分割不精确的问题,提出了一种基于改进U-KAN的乳腺癌超声图像分割模型EAU-KAN。该模型通过整合高效多尺度注意力模块增强对图像细节的捕捉能力,引入空...
关键词：乳腺癌 深度学习 医学图像分割 注意力机制 空间金字塔池化 
基于改进CNN的弱边缘超声图像分割方法
《吉林大学学报(信息科学版)》2024年第6期1018-1024,共7页朱彦华 
广东省经济与信息化委员会、广东省财政厅共同编制的广东省工业和信息化专项资金“互联网+”应用基金资助项目(粤经信电软函[2017]74号)。
为解决弱边缘超声图像分割难度大的问题,提出基于改进CNN(Convolutional Neural Networks)的弱边缘超声图像分割方法。该方法首先利用平稳小波变换去除图像中的噪声,并通过加权最小二乘滤波器强化图像边缘细节,然后将改进卷积注意力模...
关键词：超声图像分割 图像预处理 卷积神经网络 平稳小波变换 加权最小二乘滤波器 
基于改进UNet模型的眼球超声图像分割算法研究
《建模与仿真》2024年第6期5808-5816,共9页赵兵 
在医学图像分割领域,提高分割性能一直是一个具有挑战性的任务。超声图像具有边缘模糊、噪声污染等缺点,为了解决眼球超声图像分割结果不理想这一难题,本文提出了一种基于UNet的改进分割算法。首先,本文采用了残差网络(ResNet)结合UNet...
关键词：图像分割 残差网络 UNet 注意力机制 
融合多尺度特征和注意力机制的超声甲状腺结节分割
《声学技术》2024年第5期668-676,共9页赵欣 黎红豆 王洪凯 
国家自然科学基金(81971693)。
针对目前超声影像下甲状腺结节分割不够精准的问题,提出一种融合多尺度特征和注意力机制的超声甲状腺结节分割方法。该模型编码设计了多感受野通道选择模块,通过核心选择注意力对多个不同感受野的特征进行自适应加权组合,使包含目标的...
关键词：深度学习 甲状腺结节 超声图像分割 多尺度特征提取 注意力机制 
改进Segformer的前列腺超声图像语义分割算法
《现代电子技术》2024年第15期65-72,共8页石勇涛 柳迪 高超 杜威 邱康齐 
国家自然科学基金资助项目(61871258):面向大坝变形监测的视频微小运动放大与四维视觉增强;湖北省中央引导地方科技发展专项(2019ZYYD007)。
前列腺超声图像在临床中的准确分割对后续诊断具有重要影响。因此,通过深度学习辅助实现前列腺边界的快速、准确分割非常必要。为此,文中提出了一种改进的前列腺分割网络(DA-Segformer)。利用Transformer、深监督和注意力机制,快速准确...
关键词：医学图像分割 超声图像分割 TRANSFORMER 门控注意力 深监督 扩张卷积 梯度下降 多尺度特征 
胎盘超声图像分割
《计算机与现代化》2024年第5期115-119,126,共6页徐成 张芸 曾祥进 
武汉市卫生健康委科研项目(WX21Q66);国家自然科学基金资助项目(61502355);湖北省三峡实验室创新基金资助项目(SC215001)。
妊娠早期的胎盘形状和大小与胎儿生长等临床结果紧密相关。针对人工手动标注胎盘轮廓较为耗时的分割方法,设计一种新型深度学习分割网络:DEC-U-Net,该模型设计依据U-Net架构,在U-Net下采样阶段使用深度超参数化卷积代替2D卷积并且联合EC...
关键词：胎儿超声图像 胎盘检测 Do-Conv ECA注意力 MHCA 
基于序列注意力和局部相位引导的骨超声图像分割网络被引量：1
《自动化学报》2024年第5期970-979,共10页陈芳 张道强 廖洪恩 赵喆 
国家自然科学基金(U20A20389,61901214);中国博士后科学基金(2021T140322,2020M671484)资助。
在超声辅助的骨科手术导航中,需要从采集的超声图像序列中精确分割出骨结构,并展示给医生,来辅助医生进行术中决策.但是,图像噪声、成像伪影以及模糊的骨边界导致从超声图像序列中精确分割提取骨结构十分困难.为解决该问题,提出一种新...
关键词：骨科导航 超声图像分割 局部相位 序列注意力 
基于TransUNet的甲状腺结节超声图像精准分割方法被引量：2
《北京生物医学工程》2024年第2期165-170,共6页陈格 李翔 
目的甲状腺结节的精准分割在医学影像处理中具有重要意义,然而,超声图像中的结节通常具有尺寸多变和边缘模糊的特点,这为其准确分割带来了挑战。为有效应对这一挑战,本文提出了一种结合卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)...
关键词：甲状腺结节 超声图像分割 深度学习 全局自注意力 跳跃连接 
乳腺癌超声图像分割算法研究
《宁夏工程技术》2024年第1期73-78,共6页邬迎节 李春树 
宁夏自然科学基金项目(2020AAC3033);宁夏大学研究生创新项目(GIP2020074)。
针对乳腺癌超声图像分割问题,提出了一种基于掩膜区域卷积神经网络(Mask R-CNN)的算法。首先,进行了超声图像分割网络的算法设计;其次,将整理好的数据集制成COCO数据集图像分割形式,提取了训练集和测试集;最后,采用迁移学习方法对网络...
关键词：Mask R-CNN 乳腺癌 超声图像 图像分割 
融合多尺度空间特征的甲状腺结节超声图像分割
《计算机与现代化》2024年第3期72-77,共6页崔少国 张宇楠 
国家自然科学基金资助项目(62003065);重庆市科技局自然基金资助项目(2022NSCQ-MSX2933,2022TFII-OFX0262,cstc2019jscx-mbdxX0061);教育部人文社科规划基金资助项目(22YJA870005);重庆市教委重点项目(KJZD-K202200510);重庆市社会科学规划项目(2022NDYB119);重庆师范大学人才基金资助项目(20XLB004)。
甲状腺结节超声图像噪声严重,不同组织间对比度低,在现有的甲状腺结节超声图像分割算法中存在边缘信息模糊和小结节分割不准确的问题,因此本文提出一种融合多尺度空间特征的甲状腺结节超声图像分割算法。该算法以U-Net模型为基础,在编...
关键词：甲状腺结节 U-Net 空洞卷积 多尺度特征 坐标注意力 
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