10.3969/j.issn.1001-4616.2023.02.012
乳腺癌超声图像的腋窝淋巴结特征指导分割网络
腋窝淋巴结超声图像分割是一项具有临床价值且存在挑战性的任务,对乳腺癌的诊断具有重要意义.为提升腋窝淋巴结临床分割精度,针对腋窝淋巴结超声图像特点,本文在编码器—解码器架构基础上,设计特征指导模块,实现特征提取中的特征高效融合和系数探索,并在此基础上提出腋窝淋巴结特征指导分割网络,实现超声图像中腋窝淋巴结的精准识别与分割.实验表明,本文算法在 712 张腋窝淋巴结超声图像数据集上的m-ACC为 0.977,m-IoU为 0.878,m-Dice为 0.932,优于现有分割模型,分割结果可作为临床诊断参考,辅助乳腺癌腋窝淋巴结转移的精准诊断.
腋窝淋巴结、图像分割、深度学习、超声图像、分割网络
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金;山东省自然科学基金;山东省自然科学基金;山东省自然科学基金;山东省自然科学基金;山东省高校青创引才育才计划;齐鲁卫生与健康领军人才培育工程项目
2023-06-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
92-98
