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超声成像作为常见的医学成像技术,在诊断和治疗疾病方面发挥着重要作用。人工判读超声图像依赖于医生主观经验知识,其结果存在观察者间和观察者内的差异,并且过程耗时耗力,难以满足快速、批量的临床诊断需求。随着人工智能的快速发展,基于深度学习的图像分割模型被广泛地应用于医学图像分割领域,并取得了不俗成果。基于U-Net深度神经网络,对其结构进行优化改进,构建适用于超声图像正中神经分割的卷积神经网络模型。在网络中添加了规范层和丢弃层,下采样的最大池化层替换成卷积层;同时,采用指数线性单元激活函数,使用循环学习率