光流法修正的时序图像语义分割模型OA北大核心CSTPCD
医学成像技术的发展带来了海量的医学图像数据,这些图像反映了生物体的内部结构特征,医学图像分割技术可以提高医疗人员的诊断效率,从而成为现代医疗诊断的重要辅助手段之一。然而成像过程中不可避免地会出现噪声或伪影,它们给分割工作带来了极大的挑战。现有的分割模型中,单帧医学图像语义分割模型未考虑图像帧与帧之间的关系,视频语义分割模型虽利用了时序信息,但在边缘提取上有所欠缺。为了解决以上问题,提出了一种以U-Net为骨干,用光流法进行修正的时序语义分割模型。…查看全部>>
邱晓梦;王琳;谷文俊;宋伟;田浩来;胡誉
郑州大学河南省大数据研究院,河南郑州450052 郑州大学计算机与人工智能学院,河南郑州450001北京唯迈医疗设备有限公司,北京100000郑州大学河南省大数据研究院,河南郑州450052 郑州大学计算机与人工智能学院,河南郑州450001郑州大学河南省大数据研究院,河南郑州450052中国科学院高能物理研究所,北京100049中国科学院高能物理研究所,北京100049
计算机与自动化
U-Net光流医学图像语义分割深度学习
《计算机工程与科学》 2024 (1)
P.102-110,9
河南省科技攻关计划国际合作项目(172102410065)河南省高等学校重点科研项目(22A520010)基于人工智能的高能物理大数据技术研究与示范(E22951S311)。
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