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申请/专利权人：沈阳航空航天大学
摘要：本发明公开了一种基于双U型网络框架的图像分割方法，具体方法如下：S1:将图像数据划分为训练集和测试集；S2:搭建双U型网络结构，将训练集输入网络结构中，获得网络输出即分割结果概率图；所述分割结果概率图包括边界及区域信息；S3：根据分割结果概率图与金标准间的差异计算损失函数；S4：使用反向传递降低损失函数，从而更新网络中的系数；S5:迭代S2‑S4所述过程40次，迭代收敛，获得图像分割网络；S6:使用训练好的图像分割网络，对待识别图像进行识别和分割。本发明同时利用目标区域与边界来分割图像，获得了更好的分割性能。
主权项：1.一种基于双U型网络框架的图像分割方法，其特征在于，包括S1:将图像数据划分为训练集和测试集；S2:搭建双U型网络结构，将训练集输入网络结构中，获得网络输出即分割结果概率图；所述分割结果概率图包括边界及区域信息；S3:根据分割结果概率图与金标准间的差异计算损失函数；S4:使用反向传递降低损失函数，从而更新网络中的系数；S5:迭代S2-S4所述过程40次，迭代收敛，获得图像分割网络；S6:使用训练好的图像分割网络，对待识别图像进行识别和分割；所述双U型网络结构为对称结构，包括收缩路径和扩张路径，输入为原始的CT图像，输出为边界及区域的概率图像；收缩路径分别与两个扩张路径相连；所述收缩路径上卷积层的输出分别与两个扩张路径上的卷积层的输入相连接；所述收缩路径同时提取边界及区域的低维特征图，两个扩张路径分别自动提取边界及区域的高维特征图；扩张路径将特征图数目从32变为分割的目标数2；利用sigmoid函数将特征图转化为分割结果概率图；使用阈值0.5将概率图转化为二值分割结果；定义所述损失函数M-Dice及M-Loss函数分别为： 其中，M为2，表示待分割目标的边界及区域两类，pi和gi表示输出概率图像P与金标准图像G中像素点的值，N表示目标图像中像素点的个数和；Dice表示分割结果与金标准间整体的一致性，其值的范围为从0到1，0表示两个体积间没有重合，1表示完全重合。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 沈阳航空航天大学 一种基于双U型网络框架的图像分割方法
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