[00146905]多尺度特征卷积神经网络在肝包虫病分型及病灶分割的应用研究
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技术详细介绍
利用多尺度特征卷积神经网络分割算法技术,对输入图像在每个像素点进行包虫病病灶区域位置的定位。采用了全图输入和抽象信息提取的网络结构;设计了可以有效解决正负样本不平衡问题的网络损失函数。所提出的肝包虫病病灶定位网络在肝包虫病病灶区域的预测中得到了较为准确地概率预测。针对肝包虫病病灶影像复杂多变的特性,采用了多分辨率金字塔网络结构进行了包虫病病灶分割,其准确率达到89.89%。在分型网络中,通过选取较大的卷积核和步长参数,快速提高得到图像抽象特征,能够在比传统分类网络减少一半卷积云的网络结构下取得较好的分型准确率,达到80.32%期间发表SCA论文一篇,培养博士研究生一名。
