基于深度可分离卷积网络的皮肤镜图像病灶分割方法OA
Dermoscopic image lesion segmentation method based on deep separable convolutional network
针对皮肤镜图像病灶难定位、病灶精准分割难以实现的问题,提出一种基于深度可分离卷积网络的皮肤镜图像病灶分割方法.首先对皮肤镜图像进行黑框移除和毛发移除处理,将图像中有碍确定病灶位置的人工噪声、天然噪声移除;然后在降噪处理的基础上,对图像进行形变、旋转,以扩充数据集;最后构建基于深度可分离卷积、空洞卷积的编解码分割模型,编码部分对图像进行特征提取,解码部分融合特征图,并对图像细节特征进行恢复.实验结果表明,该方法针对皮肤镜图像病灶分割问题可取得较好的…查看全部>>
崔文成;张鹏霞;邵虹
沈阳工业大学信息科学与工程学院,辽宁 沈阳 110870沈阳工业大学信息科学与工程学院,辽宁 沈阳 110870沈阳工业大学信息科学与工程学院,辽宁 沈阳 110870
信息技术与安全科学
皮肤镜图像病灶分割空洞卷积深度可分离卷积编解码模型
《智能科学与技术学报》 2020 (4)
385-393,9
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