基于Dilated ADU-Net的开放环境下的舌象分割算法OACSTPCD
Tongue Image Segmentation Algorithm Based on Dilated ADU-Net in Open Environment
舌象的精准分割是能否获得正确舌象诊断结果的重要前提.针对在自然光照条件下传统分割算法难以精确、稳定地分割舌体图像的难题,构建一种融合空洞卷积双注意力机制与密集连接机制的改进型U-Net舌象分割模型(Dilated Attention & Dense U-Net,Dilated ADU-Net).首先,基于U-Net网络的对称结构搭建主干网络;然后,下采样模块采用空洞型混合注意力模块,使网络聚焦于舌体特征,上采样模块采用密集连接机制融合多层…查看全部>>
Accurate tongue image segmentation is an important prerequisite for obtaining correct tongue diagnosis results.Aiming at the problem that traditional segmentation algorithms are difficult to accurately and stably segment tongue images under com-plex lighting conditions,an improved U-Net tongue image segmentation model(Dilated Attention&Dense U-Net,Dilated ADU-Net)combining dilated convolution dual attention mechanism and dense connection mechanism is con…查看全部>>
王鑫;辛国江;张杨;朱磊
湖南中医药大学信息科学与工程学院,湖南 长沙 410208湖南中医药大学信息科学与工程学院,湖南 长沙 410208湖南中医药大学信息科学与工程学院,湖南 长沙 410208湖南中医药大学信息科学与工程学院,湖南 长沙 410208
计算机与自动化
舌象分割深度学习注意力机制密集连接开放环境
tongue segmentationdeep learningattention mechanismdense connectionopen environment
《计算机与现代化》 2024 (4)
48-54,7
湖南省一流本科课程项目(2021-896)长沙市科技局项目(kq2202265)湖南省教育厅科研重点项目(22A0255)湖南省中医药科研计划重点课题(2020002)
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