【摘 要】
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针对皮肤病变图像在病变区域的形状、纹理、与周围未发生病变区域对比度相对较低等因素,提出一种基于改进全卷积网络的皮肤病变图像分割算法。采用全卷积网络提取皮肤病变图
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51365017、61305019);江西省教育厅科技计划基金项目(GJJ150680)
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针对皮肤病变图像在病变区域的形状、纹理、与周围未发生病变区域对比度相对较低等因素,提出一种基于改进全卷积网络的皮肤病变图像分割算法。采用全卷积网络提取皮肤病变图像的形状纹理等特征,引入Jaccard-Diceloss损失函数解决皮肤病变图像中病变与背景区别过大的问题,进一步提高整体的分割性能。对输入皮肤病变图像进行预处理,使用VGG16模型对改进全卷积网络进行微调训练及测试。通过实验得到各项皮肤病变图像分割结果的评估指标值,其结果表明,改进全卷积网络对于皮肤病变图像的分割效果最优,在其它医学图像分割问题上
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