【摘 要】
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乳腺癌是发生在乳腺腺上皮组织的恶性肿瘤,防治的关键在于早发现、早诊断。乳腺肿瘤在超声图像中一般表现为低回声区,因此乳腺超声图像有斑点噪声多、边缘比较模糊、灰度不均匀等特性,造成了乳腺肿瘤分割难度增大的情况。针对以上情况,为了提高乳腺肿瘤超声图像分割的精度和效率,提出了一种基于优化U-Net网络的乳腺肿瘤区域分割新方法。采用高斯滤波预处理来减小噪声对超声图片的影响。受残差结构启发设计新的特征提取网络
【机 构】
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黑龙江科技大学计算机与信息工程学院
【基金项目】
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2018年度黑龙江省省属本科高校基本科研业务费项目资助(2018-KYYWF-1189),2019年度黑龙江省省属本科高校基本科研业务费项目资助(2019-KYYWF-0735)。
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乳腺癌是发生在乳腺腺上皮组织的恶性肿瘤,防治的关键在于早发现、早诊断。乳腺肿瘤在超声图像中一般表现为低回声区,因此乳腺超声图像有斑点噪声多、边缘比较模糊、灰度不均匀等特性,造成了乳腺肿瘤分割难度增大的情况。针对以上情况,为了提高乳腺肿瘤超声图像分割的精度和效率,提出了一种基于优化U-Net网络的乳腺肿瘤区域分割新方法。采用高斯滤波预处理来减小噪声对超声图片的影响。受残差结构启发设计新的特征提取网络,既能获得更强的特征提取能力使得图边缘信息分割更加精细,还能减少梯度消失等问题。实验使用532幅超声图像
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