10.3772/j.issn.1002-0470.2022.07.008
基于轻量级3DUnet神经网络的OCT皮下汗腺提取研究
针对指尖皮肤磨损或出汗导致表皮层汗孔采集困难的问题,本文提出一种基于三维深度可分离卷积的轻量级3 DUnet神经网络提取皮下汗腺的算法.首先扩展深度可分离卷积到三维空间,实现3 DUnet神经网络轻量化.其次,将提取到的皮下汗腺映射到二维表皮指纹,获取表皮层汗孔位置.本文建立完备的皮下汗腺相关数据集对算法进行验证.实验结果表明,本文提出的轻量级3 DUnet与3 DUnet在皮下汗腺轮廓提取精确度和皮下汗腺提取准确率方面效果基本一致,而轻量级3 DUnet的参数量和时间复杂度分别仅有3 DUnet的5.1％和6.2％,其空间复杂度也有所下降.
皮下汗腺、3 DUnet、三维深度可分离、轻量化、映射
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TP391.41;TN911.73;TP183
国家自然科学基金;国家自然科学基金;浙江省自然科学基金;浙江省属高校基本科研业务费专项;浙江省基础公益研究计划资助项目
2022-10-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共12页
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