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计算机工程 2021年第10期47卷 306-313页

作者：张新华黄梦醒张雨李玉春单怡晴冯思玲海南大学计算机与网络空间安全学院海口570228 海南大学信息与通信工程学院海口570228

针对道路分割时存在的梯度消失问题,构建基于U-Net的卫星道路图像语义分割模型。通过密集连接模块减少梯度消失,并引入空间空洞金字塔结构保留更多的图像特征,在学习深层次特征信息时采用注意力监督机制,提取道路要素的特征信息。在卫... 详细信息

针对道路分割时存在的梯度消失问题,构建基于U-Net的卫星道路图像语义分割模型。通过密集连接模块减少梯度消失,并引入空间空洞金字塔结构保留更多的图像特征,在学习深层次特征信息时采用注意力监督机制,提取道路要素的特征信息。在卫星图像道路数据集上的测试结果表明,与FCN、SegNet、U_Net算法相比,该算法模型的准确率、召回率和精确率指标分别达到96.3%、96.9%和96.6%,能够有效地对道路元素进行准确分割。

关键词：深度学习道路分割密集连接模块空间空洞金字塔结构注意力监督机制

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基于卷积神经网络的肺部CT图像COVID-19病灶分割研究

基于卷积神经网络的肺部CT图像COVID-19病灶分割研究

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作者：张新华海南大学

学位级别：硕士

新型冠状病毒肺炎（COVID-19）患者早期肺部出现小班片,随着病情的加重会出现玻璃状结构。由于肺部CT图像噪声强、前期肺炎区域太小,难以识别,利用传统的图像分割方法容易导致误诊和漏诊的情况利用深度学习技术对图像分割可以为实际的... 详细信息

新型冠状病毒肺炎（COVID-19）患者早期肺部出现小班片,随着病情的加重会出现玻璃状结构。由于肺部CT图像噪声强、前期肺炎区域太小,难以识别,利用传统的图像分割方法容易导致误诊和漏诊的情况利用深度学习技术对图像分割可以为实际的临床医学应用上提供可靠的诊断依据,提高医生工作效率及病情诊断的正确率。本文的研究内容主要是基于卷积神经网络的肺部CT图像COVID-19病灶分割研究。本文研究内容主要包括以下:（1）提出了基于U-Net-SCB网络肺部图像分割算法。在U-Net-SCB网络中,SCB模块替换原来的卷积层,提取更多的图像信息;在改进网络中引入空间空洞金字塔结构获取上下文不同尺度的图像特征,每层解码和编码器中引入注意力机制专注于图像的特征信息;解决了U-Net模型在对肺部图像分割时存在的网络退化和对COVID-19病灶分割效果欠佳问题,通过对模型测试可得,所提方法的准确率达到了97.3%。（2）提出了基于U-Net网络肺部图像分割算法。针对上述方在分割时出现对肺炎区域分割性能较差问题,该模型在传统U-Net基础上引入密集连接模块,加强了所有层的特征图之间信息传递;空间空洞金字塔结构保留更多的图像特征;最后在学习深层次的特征信息时采用注意力监督机制,从而更有效的提取肺部要素的特征信息。经过在海口市人民医院采集的数据进行测试,所提方法的准确率、达到了97.6%,该方法可以有效地对肺部和肺炎区域元素做出准确的分割,可以应用到图像处理系统开发构建。

关键词：深度学习 COVID-19 图像分割密集连接模块空间空洞金字塔结构注意力监督机制

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