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申请/专利权人：南京农业大学
摘要：本发明公开了一种基于DF‑UNet模型的中华绒螯蟹肝胰腺分割方法，包括以下步骤：1获取中华绒螯蟹CT图像数据库，包括若干中华绒螯蟹CT图像序列和对应的中华绒螯蟹肝胰腺掩码标签；对每个中华绒螯蟹CT图像序列进行预处理；2构建DF‑UNet网络，网络架构为ResNet50卷积网络为主干的2D‑UNet模型，将预处理后的图像作为训练输入，进而得到网络的预测输出，将分布在像素上的预测结果作为肝胰腺的判别置信分数；3构建改进的消假损失函数；对于每个像素的预测置信分数，引入聚焦损失函数约束其正确平衡正负样本权重；将消假损失函数和聚焦损失函数加权作为总损失函数，进而通过梯度下降优化此损失函数来训练网络；4保存训练得到的DF‑UNet模型，并进行测试以获得测试结果，使用准确率和f1系数作为评价指标对测试结果进行评估，分析DF‑UNet模型的分割性能；本发明在中华绒螯蟹肝胰腺分割任务中取得了良好的分割性能。
主权项：1.一种基于DF-UNet模型的中华绒螯蟹肝胰腺分割方法，其特征在于，包括以下步骤：1获取中华绒螯蟹CT图像数据库，包括若干中华绒螯蟹CT图像序列和对应的中华绒螯蟹肝胰腺掩码标签；对每个中华绒螯蟹CT图像序列进行预处理；2构建DF-UNet网络，网络架构为ResNet50卷积网络为主干的2D-UNet模型，将预处理后的图像作为训练输入，进而得到网络的预测输出，将分布在像素上的预测结果作为肝胰腺的判别置信分数；3构建改进的消假损失函数；对于每个像素的预测置信分数，引入聚焦损失函数约束其正确平衡正负样本权重；将消假损失函数和聚焦损失函数加权作为总损失函数，进而通过梯度下降优化此损失函数来训练网络；4保存训练得到的DF-UNet模型，并进行测试以获得测试结果，使用准确率和f1系数作为评价指标对测试结果进行评估，分析DF-UNet模型的分割性能。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京农业大学 一种基于DF-UNet模型的中华绒螯蟹肝胰腺分割方法
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