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基于VGG-Net的X射线全脊柱冠状面图像分割方法 被引量：1
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作者 申学泉 张勇 +3 位作者 张润杰 石琼芳 宋宇锋 张权 《国外电子测量技术》 2024年第1期135-140,共6页
在计算机辅助脊柱图像分析和疾病诊断应用中,从X射线脊柱图像中自动分割脊柱和椎骨是一个关键且具有挑战性的问题。为进一步提升脊柱图像分割精度,提出一种基于VGG-Net改进的模型。首先,将VGG16网络去掉了后面的全连接层,用作U-Net的特... 在计算机辅助脊柱图像分析和疾病诊断应用中,从X射线脊柱图像中自动分割脊柱和椎骨是一个关键且具有挑战性的问题。为进一步提升脊柱图像分割精度,提出一种基于VGG-Net改进的模型。首先,将VGG16网络去掉了后面的全连接层,用作U-Net的特征提取网络;其次,为了增强图像的细节信息,在特征提取网络引入小波分解模块;最后,在上采样网络中设计了一种逐像素相减的自空间注意力模块(SUB-SSAM)机制,进一步提高网络模型识别关键特征的能力。实验结果表明,改进后的模型相较于原VGG-Net模型在平均交并比(mIoU)上提高了2.39%、召回率(recall)提高了0.96%、准确率(accuracy)提高了1.31%,训练的该网络模型可以定位到每一块椎骨,准确分割椎体区域。 展开更多
关键词 图像分割 U-Net VGG-Net 小波分解 sub-ssam
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