医学图像分割

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MCNet:融合多层感知机和卷积的轻量级病变区域分割网络
《河南师范大学学报(自然科学版)》2025年第3期96-103,共8页申华磊 上官国庆 袁成雨 陈艳浩 刘栋 
国家自然科学基金(62072160);河南省科技攻关项目(232102211024).
针对现有医学图像分割网络存在计算量大、对硬件资源要求高和推理速度慢等不足,提出一种轻量级快速分割网络MCNet.MCNet采用编码器-解码器架构,使用多层感知机(MLP)和卷积分别提取并融合医学图像的全局特征和局部特征,以减少网络参数量...
关键词：医学图像分割 深度神经网络 多层感知机(MLP) 轻量级网络 
面向腺体组织病理学图像分割的改进U2-Net模型
《小型微型计算机系统》2025年第4期914-921,共8页张正旭 陈庆奎 付直兵 黄陈 
国家自然科学基金项目(61572325)资助;上海重点科技攻关项目(19DZ1208903)资助.
结直肠癌是全球癌症患病人数当中致死率最高的癌症之一,为提高结直肠腺体的分割准确率,本文把U2-Net引入到医学图像分割领域,并对其改进以提高分割效果.首先,为减弱下采样带来的细节特征丢失和上采样时插值误差,在RSU内部的桥接处引入A...
关键词：U2-Net 结直肠 医学图像分割 DICE 
位置信息增强的TransUnet医学图像分割方法
《计算机科学与探索》2025年第4期976-988,共13页赵亮 刘晨 王春艳 
辽宁省教育厅青年基金项目(LJKQZ2021154)。
医学图像分割能够辅助医生快速准确地识别医学图像中的器官和病变部位,对提高临床诊断的效率有重要的价值。结合Transformer的U-Net是当前医学图像分割领域的主流方法,但是Transformer对于局部信息的提取能力较弱,并且U-Net结构在上采...
关键词：医学图像分割 TRANSFORMER 特征融合 位置编码 
改进U-Net的注意力特征增强息肉分割网络
《图像与信号处理》2025年第1期74-84,共11页王志敏 冯跃 秦浩 田霞 梁洁欣 孙千帅 曾军英 
广东省普通高校重点领域专项项目(2021ZDZX1032);广东省国际及港澳台高端人才交流专项(2020A1313030021);五邑大学科研项目(2018GR003);江门市社会发展领域科技计划项目(2024)。
在肠道息肉分割任务中,由于息肉病变区域与周围正常组织颜色对比度不高,且边界模糊,这导致分割过程中容易丢失关键信息,并受到噪声干扰,影响分割质量。为了解决这些问题,提出一种改进的U-Net模型EEPSNet。首先,EEPSNet通过将普通卷积与...
关键词：肠道息肉 息肉图像分割 深度学习 U型网络 注意力机制 医学图像分割 注意力特征融合 
基于坐标注意力的细胞分割模型CR-UNet
《曲阜师范大学学报(自然科学版)》2025年第1期63-70,共8页林卉 齐苏敏 孟静 张梦琦 
山东省自然科学基金(ZR2020MF105).
由于细胞图像中存在边界模糊、细胞重叠交织以及细胞图像与背景区域对比不明显等问题,导致细胞分割精度降低、难度变大.针对这些问题,提出了一种改进的网络模型CR-UNet来提升分割精度.CR-UNet将融合坐标注意力的残差模块(CR block)应用...
关键词：医学图像分割 U-Net 坐标注意力 残差机制 
融合注意力与Transformer的肝肿瘤CT图像分割方法
《小型微型计算机系统》2025年第3期680-688,共9页张倩 胡建文 王鼎湘 李茂军 
国家自然科学基金青年项目(62106076)资助;国家自然科学基金项目(62271087)资助.
CT图像是医生对病人进行疾病诊断和制定治疗计划的重要依据.然而,CT图像中肝肿瘤通常具有灰度多样、边界模糊、且与肝脏正常组织细胞的密度很接近等特点,导致肿瘤的边缘区域的分割和上下文特征信息的获取受到了限制.本文提出了一种融合...
关键词：医学图像分割 肝肿瘤分割 U-net TRANSFORMER 注意力机制 
融合多尺度语义和双分支并行的医学图像分割网络
《计算机应用》2025年第3期988-995,共8页袁宝华 陈佳璐 王欢 
国家自然科学基金资助项目(61703209)。
在医学图像分割网络中,卷积神经网络(CNN)虽然能提取丰富的局部特征细节,但存在远程信息捕获不足的问题。Transformer虽然可以捕捉长距离的全局特征依赖关系,但是会破坏局部特征细节。为充分利用2种网络特征的互补性,提出一种用于医学...
关键词：医学图像分割 TRANSFORMER 卷积神经网络 并行融合 多尺度交互 
基于改进U-net的医学图像分割模型
《湖北工业大学学报》2025年第1期49-54,共6页杨永谱 甘海涛 夏薇 杨智 叶志伟 
湖北工业大学高层次人才基金(GCRC2020016);湖北省自然科学基金(2021CFB282);省部共建生物催化与酶工程国家重点实验室开放基金项目(SKLBEE2021020和SKLBEE2020020)。
U-net模型在医学图像分割中取得了很多的发展,但是其忽略了低层视觉特征和高层语义特征之间的差距,限制了网络的特征提取能力。针对这个问题,首先设计了一个特征增强模块,以更大的感受野来增强网络的特征提取能力,并使用跳跃连接将网络...
关键词：医学图像分割 特征增强 注意力机制 损失函数 
一种对噪声鲁棒的皮肤病变分割网络
《黑龙江大学自然科学学报》2025年第1期116-126,共11页程文豪 朱戈 唐锦萍 
黑龙江省重点研发计划指导类项目(GZ20230015);黑龙江省自然科学基金资助项目(LH2022F044);黑龙江省高等教育本科教育教学改革研究重点委托项目(SJGZ20220050);黑龙江省省属高等学校基本科研业务费项目(2022-KYYWF-1047,2023-KYYWF-1467)。
为了解决噪声标签问题,现有的医学图像分割方法常从数据集中分离出正确标记的图像和噪声标签对应的图像,使用正确标签训练网络,采用噪声标签给网络提供额外的信息。此方法,获取绝对正确的标签是十分困难的。因此,将数据集中的所有标签...
关键词：医学图像分割 皮肤病变 噪声标签 深度学习 
基于优化U-Net神经网络模型在医学图像分割的应用
《现代信息科技》2025年第4期47-52,共6页张筱旭 邵英龙 严孟慧 王健庆 
医学图像是临床诊断的重要参考,如何快速且准确地分割出医学图像中的病灶区域,受到了人们的广泛关注。当前,利用深度学习进行图像处理已成为主流,医学图像分割因其独特的应用场景,成为深度学习在图像处理领域应用的成功范例。U-Net网络...
关键词：U-Net神经网络 图像分割 医学图像 注意力机制 
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