基于改进V-Net的颅内出血病灶分割算法
Improved V-Net-based lesion segmentation algorithm for intracranial hemorrhage作者机构：长春工业大学计算机科学与工程学院吉林长春130102 北京银行股份有限公司济南分行山东济南250000
出 版 物：《长春工业大学学报》 (Journal of Changchun University of Technology)
年 卷 期：2024年第45卷第1期
页 面：66-72页
学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
基 金：吉林省自然科学基金项目(20220101128JC)
摘 要：针对颅内出血病灶分割不精确问题提出一种改进V-Net算法。用深度可分离卷积去替换普通卷积,加快模型训练速度。在编码器和解码器中分别加入通道注意力机制和混合注意力机制。通过引入SE模块和CBAM模块,强化原始网络的特征提取能力以及自适应调整特征图中不同通道之间的权重,提高模型的性能表现。对比实验结果表明,改进后的V-Net分割评价指标DSC达到0.732,比原始V-Net提升4.4%。
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