基于浅层网络的图像分割算法研究
基于U-net++卷积神经网络的CT图像肺实质分割方法
outputsegmentation map128 128256 128▼ 256 256U L I5125121024512512 256 ■1024♦c o n v 3x 3, R eLU .copy and crop f max pool 2x2♦ up-conv 2x2♦ conv l x l基于U _net ++卷积神经网络的C T 图像肺实质分割方法姜旭恒常宗强丁英杰(威海市中心医院山东省威海市264400 )摘要：本文介绍了随着人工智能技术的不断发展，计算机辅助诊断在肺癌、肺结节和新型冠状病毒肺炎等肺部疾病诊断领域取得了 广泛的应用。
为了提高神经网络检测的准确性，需要通过大量肺部CT 图像进行训练。
因此，获取干扰信息更少、病灶更加明显的肺实质 断层图像可以显著提高神经网络的准确率。
使用U -net ++卷积神经网络对L U N A 16肺部CT 数据集进行训练，将训练好的模型用于肺实质分 割。
肺实质分割网络输出平均D ice 系数为0.9925，实现了较为精准的肺实质分割。
通过U -net —卷积神经网络实现了对肺实质快速、准确的分割，对肺部疾病的计算机辅助诊断的发展具有一定的推动作用。
关键词：计算机辅助诊断；卷积神经网络；肺实质分割1引言肺部疾病一直是威胁人类健康的主要疾病。
近年来，肺癌的发病率和死亡率迅速增长，己经成为对人类生命威胁最大的恶性肿瘤之一 [11。
作为肺部疾病最有效的无创检测技术，C T 以其分层薄、分辨率高、低噪声等特点，被广泛应用到肺部疾病筛查和诊断当中[2]〇近年来，随着人工智能的不断发展，计算机辅助诊断（computeraided diagnosis ，CAD )在医学影像领域得到了广泛的应用⑴，特 别是在肺癌、肺结节等肺部疾病诊断方面己取得了重要进展。
现阶 段，计算机辅助诊断系统主要利用深度学习算法训练灵敏度较高的 卷积神经网络来实现对病灶的快速自动检测。
基于通道注意力机制和U-net的医学图像分割方法
2.1 数据集
通道。
集进行验证实验，以检测本文提出的模型在不同数据
终通过公式(4)得出输出特征 f 3，其中 c 表示 f 3 的第 c 个
f 3 [ c,:,: ] = atte [ c ] *f 2 [ c,:,: ]
1.3 整体框架
⑷
本次实验将使用两个不同器官的医学图像数据
集上的表现效果。第一个数据集是 3D-IRCADb-01
show that the Dice coefficient is increased by 2.7% and 1.8% respectively compared with the original U-net network, which
verifies the feasibility and effectiveness of the method.
学图像处理模型对上一步骤生成的结果进行分类，剔
除假阳性的候选，保留真正的结节，实现对输入的胸
图 1 所示。首先输入网络提取的图像特征 f ∈ R c × h × w，
然 后 经 全 局 特 征 提 取 后 ，将 特 征 的 形 状 转 换 为
直肠癌 CT 影像进行智能分割，同时加入图像增强、批
f 1 ∈ R c × 1 × 1，其次经过通道权值计算模块计算 f 1 中每个
数据库[5]，
包含20例肝脏三维CT扫描图像男女各10例），
图 2 显示的即为本文所设计的网络结构图，将 U-
其中 75% 为患有肝肿瘤的患者。部分患者病例的相
net 的每一层提取的特征，送入通道注意力模块，得出
医生做出更加准确的诊断和治疗方案[1]。由于医学图
像具有不均匀、模糊、差异性等特点，对医学图像分割
基于U-Dense-net网络的DSA图像冠状动脉血管分割
浙江理工大学学报，2021，45(3):390-399J o u r n a l o f Z h e jia n g S c i-T e c h U n iv e r s ityD O I：10. 3969/j.i s s n.l673-3851(n).2021. 03.013基于U-Dense-n e t网络的D S A图像冠状动脉血管分割王卓英1，童基均1，蒋路茸1，潘哲毅2(1.浙江理工大学信息学院，杭州310018;2.武警海警总队医院信息科，浙江嘉兴314000)摘要：冠状动脉血管是研究心血管疾病的重要基础.为准确分割D S A(D ig ita l subtraction angiography)图像 冠状动脉血管，提高训练过程中血管特征的有效利用率，提出了一种基于U-D e n s e n e t网络的分割方法。
该方法首先对数据集进行限制对比度直方图均衡化预处理；然后对预处理结果进行图像粗分割，基于U-D e n se n e t网络，在解码器部分融合密集残差块和注意力机制实现深度神经网络模型，加强特征映射，充分提取局部特征，实现血管与背景的分类；最后利用形态学处理、阈值分割、基于多点区域生长的连通域分析进行图像细分割，实现血管的提取。
将 测试结果和3位专家手工标注的标准图进行对比分析，结果表明：该数据集的分割结果精确率、召回率、F,分数分别为83. 22%、89. 81%、86. 04%,3种特性曲线下的平均面积为0.9923。
与其他方法比较，该方法提取到的血管信息较为完整，为精确分割冠状动脉血管提供了一种解决方案。
关键词：冠状动脉血管；图像分割；U-Dense~ne t;密集残差块；注意力机制；深度神经网络；DSA中图分类号：TS391.4 文献标志码：A 文章编号：1673-3851 (2021) O5-O39(M0Coronary artery segmentation of DSA images basedon U-Dense-net networkWANG Zhuoyi?jg], TONG Jiju n1 •,JIA N G Lurong], PA N Zheyi2(1. S c h o o l o f In fo r m a tio n S c ie n c e an d T e c h n o lo g y, Z h e jia n g S c i-T e c h U n iv e r s ity,H a n g z h o u310018, C h in a；2. In fo rm a tio n O ffic e, H o s p ita l o f C o a s t G u a r d C o rp s o fC h in e se P e o p le’s A r m e d P o lic e F o r c e s, J ia x in g314000，C h in a)Abstract：C o r o n a r y a r te r y is an im p o rta n t b a s is fo r th e s tu d y o f c a r d io v a sc u la r d ise a se s. In o rd e r to s e g m e n t c o ro n a ry a r te r ie s a c c u r a te ly in D S A(d ig ita l s u b tr a c tio n a n g io g r a p h y)im a g e an d im p ro v e th e e ffe c tiv e u tiliz a tio n o f vavscular fe a tu r e s in th e tra in in g p r o c e s s, th is p a p e r p r o p o s e s a se g m e n ta tio n m e th o d b a se d on U-D e n se-n e t. F i r s t l y, th e d a ta s e t is p r e p ro c e sse d b y lim itin g c o n tr a s t an d e q u alizin g h is to g r a m s. S e c o n d ly, th e p r e p r o c e s s e d r e s u lt s a re r o u g h ly se g m e n te d. B a se d o n U-D e n s e-n e t, o u r stu d y im p le m e n ts a d e e p n e u ra l n e tw o rk m o d e l b y fu s in g th e d e n se re sid u a l b lo c k an d a tte n tio n m e c h a n ism in th e d e c o d e r to s tr e n g th e n fe a tu r e m a p p in g, fu lly e x tr a c t lo c al fe a tu r e s an d re aliz e th e c la s s ific a tio n o f b lo o d v e s s e ls an d b a c k g r o u n d s. In th e e n d, m o r p h o lo g ic a l p r o c e s s in g, th re sh o ld s e g m e n ta tio n an d co n n e cte d c o m p o n e n t a n a ly s is b a s e d on m u lti-p o in t r e g io n g ro w th a re u se d to se g m e n t th e im a g e s fin e ly an d e x tr a c t v e s s e ls. T h e te s t r e s u lt s a re c o m p a re d w ith th e sta n d a r d d ra w in g s a n n o ta te d b y th re e e x p e r ts m a n u a lly, a n d it is fo u n d th a t th e a c c u ra c y r a t e, re c all r a te an d F i sc o r e o f the se g m e n ta tio n r e s u lt o f th is d a ta s e t a re83. 22%, 89. 81%an d86. 04%r e s p e c tiv e ly, an d th e m e an are a u n d er th re e R O C c u r v e s is 0. 9923. T h e c o m p a riso n收稿日期：2020 — 09—02 网络出版日期：2021—02 — 04基金项目：国家自然科学基金项目（61602417);浙江理工大学基础研究项目（2019Q042);浙江理工大学“521人才培养计划”作者简介:王卓英（1996 —），女，山西吕梁人，硕士研究生，主要从事智能医学图像处理方面的研究。
基于卷积神经网络的脑肿瘤分割方法综述
脑组织是人体的核心器官之一，对人类健康起着至关重要的作用，而脑肿瘤严重影响了生命安全。
脑肿瘤分为原发性和继发性，即原本生长在颅内的肿瘤和由其他部位转移到脑组织的肿瘤。
其中，神经胶质瘤是最常见的原发性肿瘤，共分为4个等级；1和2级为低级胶质瘤（Low Grade Gliomas，LGG）；3和4级为高级胶质瘤（High Grade Gliomas，HGG），约占所有脑肿瘤的70%~ 80%[1]。
现有很多治疗方案，如手术切除、放疗、化疗和免疫治疗等，手术治疗是目前最有效的治疗方法。
然而，脑瘤部位和正常组织没有明显的界限，切除不完全，则复发很快，而切除掉正常的脑组织，会对人体造成二次损伤，导致准确切除脑肿瘤的难度非常大。
影响脑瘤基于卷积神经网络的脑肿瘤分割方法综述梁芳烜1，杨锋1，2，卢丽云1，尹梦晓1，21.广西大学计算机与电子信息学院，南宁5300042.广西多媒体通信与网络技术重点实验室，南宁530004摘要：脑肿瘤自动分割对脑肿瘤诊断、手术规划和治疗评估中起着重要的作用。
然而，由于脑病变结构的高可变性，组织边界模糊，以及数据有限和类不平衡等问题，导致其仍面临巨大的挑战。
目前，大部分分割依赖手工，耗时耗力，易受主观影响，寻求一种高效的自动分割方法非常具有研究意义。
介绍了脑肿瘤分割的研究背景、意义和难点，并概述了其发展历程；从数据和结构优化两方面详细描述基于脑肿瘤分割的卷积神经网络，简介脑分割常用的数据集和性能指标；分析了2017至2019年的BraTs挑战赛中排名靠前的算法性能，并讨论分析卷积神经网络应用于脑肿瘤分割的发展趋势。
关键词：卷积神经网络；脑肿瘤；多尺度；多任务；多视图文献标志码：A中图分类号：TP183doi：10.3778/j.issn.1002-8331.2011-0408Review of Brain Tumor Segmentation Methods Based on Convolutional Neural Networks LIANG Fangxuan1,YANG Feng1，2,LU Liyun1,YIN Mengxiao1，21.School of Computer and Electronics and Information,Guangxi University,Nanning530004,China2.Guangxi Key Laboratory of Multimedia Communications Network Technology（Guangxi University）,Nanning530004,ChinaAbstract：The automatic segmentation of brain tumors plays an important role in brain tumor diagnosis,surgical planning and treatment evaluation.However,it still faces huge challenges due to the high variability and fuzzy boundaries of tumors, as well as limited data and class imbalance.At present,most methods rely on manual work,which leads to time-consuming, labor-intensive and subjective influence.It is of great research significance to seek an efficient automatic segmentation method.In order to understand such methods,the research background,significance and difficulties of brain tumor segmentation are introduced,and its development process is summarized.Then the Convolutional Neural Network（CNN）based on brain tumor segmentation is described in detail from two aspects of data and structure optimization,as well as commonly used data set and indicators are introduced.Finally,the performance of the top-ranked algorithms in the BraTs challenge from2017to2019are analyzed,and the development trend of convolutional neural networks in brain tumor segmentation is discussed.Key words：Convolutional Neural Network（CNN）;brain tumor;multi-scale;multi-task;multi-view基金项目：国家自然科学基金（61861004，61762007）；广西自然科学基金（2017GXNSFAA198267，2017GXNSFAA198269）。
基于人类视觉系统区域分裂的图割遥感图像分割算法研究
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ａｉ ｎ ｔｔ ｅ ｐ ｏ ｌｍ ｆｐ ｏ ｅ ｌ ｉ ｂ ｌ ｙ ｏ ｒ ｌ ｅ ｔ（ ｓｒ ｃ ： ｍｉ ｇ ａ ｈ ｒ ｂ ｅ ｏ ｏ ｒｒ ａ— ｍｅａ ｉ ｔ ｆ ｔ ｉ Ｎｏ ｍａｉ ｄ Ｃｕ ＮＣ） ｔ ｉ ｐ ｐ ｒｓ ｇ ｅ ｔ ｅ ｔ ｅ ｓｎ ｍ— ｚ ，ｈ ｓ ａ ｅ ｕ ｇ ｓ ｓ ａｒ ｍｏ ｅｓ ｎ ｉ ｇ ｉ ａ ｅ ｓ ｇ ｎ ａ ｉ ｎ ａｇ ｒｔ ｍ ａ ｅ ｎ ｒ ｇ ｏ ｐ ｉ ｉ ｇ ａ ｄ ｇ ａ ｈ ｗｉｈ ｎ ｈ ｍａ ｉｕ ｌ ｙ ｔ ｍ（ ＶＳ） Ａｃ ｏ ｄ ｎ Ｏ ｔ ｅｆ ａ ｕ ｅ ｆ ｇ ｅ ｍｅ ｔ ｔ ｌ ｏ ｉ ｏ ｈ ｂ ｓ ｄ ｏ ｅ ｉｎ ｓ ｌ ｔ ｎ ｒ ｐ ｔ ｉ ｕ ｎ ｖｓ ａ ｓ ｅ Ｈ ｔｎ ｓ ． ｃ ｒ ｉ ｇ ｔ ｈ ｅ ｔ ｒ ｓｏ
该 算法在获得相近分 割质量 的同时， 分割速度有 了显著提高 ， 是一种有效的 图像分割方法 。
关 键 词 ： 感 图像 分 割 ； 遥 区域 分 裂 ； 割 ； ｏｍａｚｄＣ ｔ 图 Ｎ ｒ ｌ ｅ ｕ ｉ
ｄ ｉｌ ． ９ ９ ｊｉｓ ． Ｏ Ｏ １ ７ ２ １ ． ６ ０ ３ ｏ ： Ｏ ３ ６ ／．ｓｎ １ ０ 一３ ７ ． ０ １ ０ ． ０
ｗ ｈ ｃ ｔ ｉ ｌｓ ｇｍ ｅ ｔ ｄ ｍａ ａ ｎｅ ａ ｅ ｉｈ ｈｅ ｆｎａ ｅ ｎ ｅ ｉ ｇｅ ｃ ｎ ｂｅ ｇｅ ｒ ｔ ｄ．Ｅｘｐｅ ｉ ｅ ａ ｅ ｕ ｔｓ ｒｍ ｎｔ ｌｒ ｓ ｌ ｈｏｗｓ ｔ ｔｃ ｍ ｐ ｒ ｄ ｗ ｉｈ ｈｅ ｔａ ｔｏｎａ ｈａ ｏ ａ ｅ ｔ ｔ ｒ ｄｉｉ ｌＮＣ ， ｐｅ ａ ｉ ｏ ｒ ｔｎｇ
unet算法
unet算法
UNet算法（U-Net）是基于深度神经网络的图像分割算法。
它由O. Ronneberger，P. Fischer和T. Brox在2015年提出，并在图像分割
方面获得了不少好评。
UNet算法基于U型架构，而U型架构是一个深度卷积神经网络（DCNN），具有由上到下的下采样和由下到上的上采样的总结特点。
它通过反卷积（Deconvolution）层对卷积的特征图进行重建，以恢复
浅层特征的空间细节，从而获得高分辨率的输出图像。
另外，U-Net中
还涉及到跳跃连接（skip connections），它将缓解图像的梯度消失
问题，加快收敛，可以有效提高精度。
UNet拥有优越的特征提取能力，可以快速识别图像中精细细节，
即使是微小物体也会被准确检测出来。
因此，该算法可以被广泛应用
于影像分割、图像分割、图像去噪等诸多领域，且已经成为当今图像
分割的一种有效算法。
总的来说，UNet算法在众多图像分割算法中处于前沿，具有高效
稳定、计算效率高、表示能力强等优点，是图像分割中一种颇为常见
的算法。
基于卷积神经网络的图像识别综述
基于卷积神经网络的图像识别综述一、引言随着数字化时代的到来，图像数据在社会生活和工业生产中的应用越来越广泛，如人脸识别、自动驾驶、智能安防等。
图像识别技术的发展对于提高生产效率和生活品质具有重要意义。
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）作为一种深度学习模型，在图像识别领域取得了显著的成果。
本文旨在对基于卷积神经网络的图像识别技术进行全面综述，并分析其挑战和未来发展方向。
二、卷积神经网络基础卷积神经网络（CNN）的基础理论是深度学习和计算机视觉领域的重要基石。
其核心概念包括卷积操作、激活函数、池化层以及全连接层等，这些组件共同构建了一个强大的特征提取和分类器。
以下是关于CNN基础的一些相似论述：1.局部感知与权重共享：卷积神经网络中的卷积操作利用了局部感知和权重共享的思想。
局部感知意味着每个神经元只关注输入数据的一小部分区域，这模拟了生物视觉系统中局部感受野的概念。
权重共享则是指在整个输入数据上共享相同的卷积核权重，这大大减少了模型的参数数量，并提高了计算效率。
2.层次化特征提取：CNN通过层次化的结构实现了从低级到高级的特征提取。
在网络的浅层，卷积层能够学习到图像的基础特征，如边缘、角点等；而在深层，网络能够组合这些基础特征形成更加抽象和复杂的特征表示，如物体的部件或整体结构。
3.非线性激活函数：在CNN中，非线性激活函数（如ReLU、sigmoid等）被用于增加网络的非线性表达能力。
这些激活函数能够将神经元的输出映射到一个非线性空间，使得网络能够学习和模拟复杂的非线性关系。
三、卷积神经网络的发展历程卷积神经网络的发展历程也体现了许多相似之处，以下是关于CNN发展历程的一些相似论述：1.从LeNet到现代CNN：Yann LeCun等人于1998年提出的LeNet-5是卷积神经网络的早期代表。
随着计算能力的提升和数据集的扩大，现代CNN模型如AlexNet、VGGNet、ResNet等逐渐出现并不断改进，取得了更高的性能和准确率。
基于深度学习的遥感图像分类与分割算法研究
基于深度学习的遥感图像分类与分割算法研究深度学习技术在遥感图像分类与分割领域中具有广泛的应用前景。
遥感图像是通过遥感技术获取的大范围、高分辨率的地球表面图像，包含丰富的地物信息。
遥感图像的分类与分割对于地质勘探、环境监测、农业发展等领域具有重要作用。
本文将研究基于深度学习的遥感图像分类与分割算法，以提高遥感图像处理的精度和效率。
一、引言遥感图像是通过卫星、飞机等高空平台获取的图像，具有地理信息的广覆盖性和高分辨率特点。
传统的遥感图像分类与分割方法主要依赖于手工设计的特征提取算法，对于不同类型的遥感图像需要进行特征工程的设计。
然而，特征工程具有主观性和局限性，不能很好地适应各种不同的遥感图像场景。
深度学习技术具有自动学习和特征表示的能力，可以更好地适应复杂的遥感图像特征。
因此，基于深度学习的遥感图像分类与分割方法受到越来越多的关注。
二、深度学习在遥感图像分类与分割中的应用1. 卷积神经网络（CNN）在遥感图像分类中的应用卷积神经网络是深度学习中最常用的网络结构之一，具有良好的特征提取和分类能力。
在遥感图像分类中，CNN可以通过多层卷积和池化操作提取图像中的空间信息和语义信息，并通过全连接层进行分类预测。
通过训练大量的标注数据，CNN可以学习到遥感图像的特征表示，从而实现高精度的分类。
2. 循环神经网络（RNN）在遥感图像分割中的应用循环神经网络是一种能够处理序列数据的神经网络模型，对于遥感图像的像素级别分割具有优秀的性能。
通过引入长短期记忆（LSTM）单元，RNN可以学习到遥感图像中像素之间的空间相关性，从而实现精确的像素级别分割。
RNN在处理遥感图像时，可以考虑到像素的上下文信息，提高了分割算法的精度。
三、基于深度学习的遥感图像分类与分割算法研究1. 深度卷积神经网络（DCNN）算法深度卷积神经网络是一种具有多层卷积层和池化层的网络结构，可以通过多层的卷积和池化操作提取遥感图像中的特征。
DCNN算法通过端到端的训练方式，可以自动学习遥感图像的特征表示，并通过全连接层实现图像的分类。
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基于浅层网络的图像分割算法研究
图像分割是一项关键的计算机视觉任务，旨在将数字图像分割
成不同的区域，每个区域代表一组相似的像素。
图像分割可以用
于许多应用程序，例如医学图像分析，自动驾驶和环境监测。
在
新的图像分割方法中，浅层网络越来越受欢迎，因为它们可以在
不牺牲准确性的情况下加快处理速度。
在浅层网络中，卷积神经网络（CNN）是最流行的类型之一。
CNN可以从图像中提取有效的特征，并用这些特征进行分类和分割。
CNN也可以自适应地学习像素之间的依赖关系，因此它们在
图像分割中具有很高的准确性。
最常用的基于CNN的图像分割架构是U-Net。
U-Net由一个编
码器和一个解码器组成。
编码器由堆叠的卷积和池化层组成，可
以逐步减小图像的空间尺寸并提取有用的特征。
解码器由堆叠的
卷积和上采样层组成，可以逐步增加图像的空间尺寸并还原图像
的细节。
U-Net可以将低级特征和高级特征相结合，以获得更好的分割结果。
虽然U-Net具有良好的性能，但它存在一些缺点。
首先，U-
Net在分割具有复杂结构或小目标的图像时可能会出现失灵。
其次，U-Net需要大量的训练数据来提高分割的准确性。
最后，U-Net在
分割不同的对象时可能会出现混淆，因为它不能识别它们之间的关系。
近年来，研究人员开发了许多基于U-Net的改进算法来克服这些限制。
例如，Attention U-Net使用注意力机制来表示不同区域之间的关系。
此外，U^2-Net使用多个级别的编码器和解码器来提高分割的精度和效率。
最新的算法还包括基于边缘的分割和分层分割，这些算法可以使分割更加连续和准确。
总的来说，基于浅层网络的图像分割算法是计算机视觉中非常重要的领域。
随着技术的飞速发展，我们可以期待更多更准确的图像分割方法的出现，这些方法将有助于推动相关领域的发展和应用。