[00902041]基于U-Net网络脑胶质瘤的医学图像分割方法
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技术详细介绍
基于U-Net网络脑胶质瘤的医学图像分割方法,包括：步骤1)对所选数据集进行预处理；步骤2)构建网络模型；步骤3)设置训练策略；步骤4)训练网络并更新参数；5)评估模型；6)将验证集送入训练好的模型。本发明先是对U-Net的整体架构进行了调整,并在此基础上加入了在本文中称之为refine的模块,refine模块融合了1x1卷积、空洞卷积和全局平均池化的模块。加入的空洞卷积能使得网络的感受野在不增加卷积核参数的情况下得到有效的提升,1x1卷积可以提取更多的细节特征,通过这两部分的结合,能有效地集成粗糙的全局特征和细节的局部特征。全局平均池化能得到各个通道间的相关性,能得到模型在空间上更多的特征信息。