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基于APC-UNet模型的皮肤病变区域分割研究
《四川轻化工大学学报（自然科学版）》2023年第5期51-59,共9页张博源 黄成泉 王琴 万林江 周丽华 
国家自然科学基金项目(62062024);贵州省省级科技计划项目(黔科合基础-ZK[2021]一般342);贵州省教育厅自然科学研究项目(黔教技[2022]015);贵州省研究生教育教学改革重点项目(黔教合YJSJGKT[2021]018)。
针对皮损皮肤镜图像分割不准确的问题,本文提出了一种基于Atrous-spatial-pyramid-pooling Parallel Coordinate-attention pattern U-Net(APC-UNet)模型的皮肤病变区域分割算法。算法在U-Net模型的编码器中融入Atrous Spatial Pyramid ...
关键词：计算机辅助诊断 皮肤病变区域分割 深度学习 U-Net模型 注意力机制 
基于U-net的结直肠息肉诊断方法的探索与发现
《科学与信息化》2025年第4期160-162,共3页陆万里 陈欣 张琴 
大学生创新创业训练计划项目,项目名称:基于磁共振成像的膀胱肿瘤分级和分期预测诊断,项目编号:S202412608012。
旨在提高早期结直肠癌的诊断准确性,采用的技术路线清晰划分为数据获取、清洗、建模和测试4个关键步骤;创新性地应用了数据增强和图像分割技术,结合迁移学习模型U-net,显著提升了检测模型的性能。测试结果表明,模型训练达到了极低的损失...
关键词：结直肠息肉检测 图像分割算法 U-net模型 
基于分水岭和U-net模型算法的震灾建筑物倒损识别研究
《测绘与空间地理信息》2022年第10期114-116,124,共4页张俊章 
随着地震灾害的不断发生,建筑物倒损识别已成为评估灾害程度的重要指标,采用遥感影像来对建筑物的变化进行检测则是震害分析中的重要手段。本文围绕分水岭算法和改进卷积神经网络U-net模型的方法分别提取地震前后遥感卫星图像的建筑部分...
关键词：地震灾害 建筑物倒损识别 分水岭算法 U-net模型 
融合U-Net改进模型与超像素优化的语义分割方法被引量：2
《数据采集与处理》2021年第6期1263-1275,共13页王振奇 邵清 张生 杨振 何国春 
国家自然科学基金(61703278)资助项目;上海市科学技术委员会科研计划(19511105103)资助项目。
基于现有的语义分割方法在面对不受限制的开放词汇量和多样多变的场景时表现出的分割不够精细、语义信息提取不充分和收敛时间长的问题,提出一种融合U-Net改进模型与超像素优化的语义分割方法。U-Net改进模型中结合空间金字塔模块(Atrou...
关键词：图像语义分割 空间金字塔池化 U-Net模型 超像素分割 条件随机场 
多尺度卷积核U-Net模型的视网膜血管分割方法被引量：5
《东北大学学报（自然科学版）》2021年第1期7-14,共8页杨丹 刘国如 任梦成 裴宏杨 
国家自然科学基金资助项目(51607029,61836011).
针对病变视网膜血管结构的计算机辅助诊断问题,提出了一种多尺度卷积核U-Net模型的视网膜血管分割方法.在U-Net模型基础上设计了融合Inception模块和最大索引值上采样方法的多尺度卷积神经网络结构.在网络训练阶段,采取旋转、镜像等操...
关键词：视网膜血管 多尺度卷积核 U-Net模型 Inception模块 CLAHE算法 
基于深度卷积神经网络的地震数据溶洞识别被引量：12
《石油地球物理勘探》2022年第1期1-11,I0001,共12页闫星宇 李宗杰 顾汉明 陈本池 邓光校 刘军 
中国石油化工股份有限公司科技部项目“超深层碳酸盐岩规模储集体预测与井轨迹设计技术”(P21071-3);中国地质大学(武汉)研究生联合培养实践基地建设项目联合资助。
溶洞识别对于缝洞型油气藏的勘探与开发具有重要意义。传统溶洞识别方法多解性强且效率低,因此将具有强特征学习能力、高泛化性的深度学习方法引入溶洞识别中,但溶洞的地震波场响应特征复杂、异常体尺寸较小、训练样本难以获取等导致深...
关键词：缝洞型油气藏 溶洞识别 深度学习 U-Net模型 深度残差网络 
地形校正对U-Net深度神经网络分类器分类精度的影响被引量：2
《遥感学报》2022年第4期698-710,共13页贾莉 郑柯 唐娉 霍连志 
国家科技基础条件平台建设专项(编号:2014FY210800);国家自然科学基金(编号:41971396,41401421);中国科学院战略性先导科技专项(编号:XDA19080301)。
在国土资源监测、森林资源调查等多个领域中,基于遥感影像的分类技术受到了广泛应用。在利用传统分类器对地表覆盖分类提取中,地形效应是制约分类精度提升的一种因素,其影响可通过适当的校正模型减弱,且已证明地形校正能够对分类精度的...
关键词：遥感分类 深度神经网络 U-Net模型 地形校正 地表覆盖分类 分类精度 
基于U-Net模型的多时相Sentinel-2A/B影像林分类型分类被引量：4
《林业科学研究》2022年第4期103-111,共9页杨丹 李崇贵 李斌 
国家重点研发计划项目(2017YFD0600400)。
[目的]基于多时相Sentinel-2A/B影像,探究深度学习模型在森林植被上的分类效果。[方法]以黑龙江省孟家岗林场为研究区,以多时相Sentinel-2A/B影像、数字高程模型(DEM)为数据源,通过各森林类别的JM距离,确定最佳单一时相。同时,构建多时...
关键词：多时相Sentinel-2A/B影像 植被指数 红边指数 U-Net模型 支持向量机 森林分类 
基于卷积神经网络的臂丛神经超声图像分割方法被引量：17
《合肥工业大学学报（自然科学版）》2018年第9期1191-1195,1296,共6页龙法宁 朱晓姝 甘井中 
广西壮族自治区自然科学基金资助项目(2013GXNSFAA019337);广西教育厅重点科研资助项目(2013ZD056);广西青年自然科学基金资助项目(2014GXNSFBA118010;2014GXNSFBA118268)
近几年卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)在图像处理、语音识别、自然语言处理以及信息检索等领域得到广泛应用,颈部臂丛神经超声图像具有较低的信噪比、较低的对比度、模糊的边缘,其分割是一项富有挑战性的工作。文章针...
关键词：臂丛神经 图像分割 卷积神经网络(CNN) 深度学习 U-Net模型 
融合残差与多尺度特征的U-Net泥页岩裂缝分割被引量：1
《西北大学学报（自然科学版）》2023年第5期761-770,共10页陈子浩 贾鹏飞 屈文航 王勇 
国家自然科学基金(51979269);国家重大仪器研制项目(52127815)。
泥页岩CT图像裂缝分割是获取裂缝信息的关键环节,对揭示裂缝空间展布规律和明确储层特征具有重要意义。针对传统图像处理方法无法自主分割泥页岩裂缝,以及泥页岩CT图像中裂缝形态复杂多样,尺度变化大,细小裂缝与周围岩体的灰度值相似导...
关键词：泥页岩CT图像 裂缝分割 U-Net模型 残差网络 多尺度特征 
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