器官或肿瘤的精确分割对于医生诊断和预测疾病至关重要.与传统的特征工程相比,经典的U-Net模型在生物医学图像分割中具有较好的性能.但在U-Net模型中,池化操作和卷积操作会使得一些特征空间信息丢失,导致图像分割精度降低.为此本文采用MultiResR2block模块代替U-Net模型中的两个3×3卷积模块用于提取特征,采用PathNet模块连接MultiResR2U-Net模型中的编码网络和解码网络,减少空间信息丢失,同时本文也提出了一种新的图像增强策略,使分割模型更加关注图像较难分割的部分.针对细胞数据集和血管数据集进行分割研究,实验表明,与U-Net和RU-Net模型相比,本文方法仅采用近2/3训练参数,获得了更好的分割评估性能,其中,Dice系数增长了0.56％和1.46％,Jaccard系数增长了0.91％和1.92％.因此,与U-Net和RU-Net模型相比,本文方法具有更高的分割性能和更好的泛化性能.
深度卷积神经网络 医学图像分割 U-Net 泛化性能