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计算机辅助设计与图形学学报 2024年

作者：刘孝保甘博敏姚廷强申吉泓昆明理工大学机电工程学院昆明医科大学第一附属医院

对超声图像中盆底区域进行准确地分割，是实现对盆底疾病计算机辅助诊断的重要环节. 针对盆底形态复杂、边界模糊、分割算法参数量庞大以及参数测量精度有限等问题，提出一种轻量级语义分割网络MDL-U2-Net以及修补算法AC-F. 首先， ... 详细信息

对超声图像中盆底区域进行准确地分割，是实现对盆底疾病计算机辅助诊断的重要环节. 针对盆底形态复杂、边界模糊、分割算法参数量庞大以及参数测量精度有限等问题，提出一种轻量级语义分割网络MDL-U2-Net以及修补算法AC-F. 首先，对基准U2-Net进行结构优化和通道数调整，以有效地降低网络参数量; 其次，融入复合损失函数以缓解训练损失波动并提升边界保持能力，提高网络对模糊边界的分割准确性; 之后，提出深度非对称多尺度混洗卷积模块捕获特征空间采样的位置偏移信息，弥补轻量网络感受野不足和特征提取能力较弱的缺陷，提高网络对盆底复杂形态的建模能力; 最后，采用修补算法对分割盆底进行精细化填补，以提高盆底完整性和参数测量的精度. 在自制数据集上的实验结果表明， MDL-U2-Net对盆底分割的Jaccard， Recall和HD95指标分别达到91.226%， 93.589%和1.074，与基准U2-Net相比，模型参数量缩减了94.37个百分点; 此外，经AC-F算法处理后的区域面积测量百分误差降至1.25%， ICC达到0.998且有95%(76/80)的数据在95%LoA内，能够实现轻量级分割和精确参数测量.

关键词：盆底超声图像轻量化复合损失函数深度非对称通道混洗卷积模块参数测量

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基于直方图均衡插值的盆底超声图像细节增强方法

引用

自动化与仪器仪表 2022年第6期 261-264页

作者：肖春蕾唐山市妇幼保健院河北唐山063000

现有的盆底超声图像细节增强方法在增加过程中对灰度值把握能力较差,容易出现细节丢失的问题,甚至会出现过度增强。为了解决上述问题,基于直方图均衡插值研究了一种新的盆底超声图像细节增强方法。利用频域高斯滤波和傅里叶变换方法将... 详细信息

现有的盆底超声图像细节增强方法在增加过程中对灰度值把握能力较差,容易出现细节丢失的问题,甚至会出现过度增强。为了解决上述问题,基于直方图均衡插值研究了一种新的盆底超声图像细节增强方法。利用频域高斯滤波和傅里叶变换方法将图像分为高频图像和低频图像,通过直方图均衡处理结果分析相邻灰度值幅值,引入新的灰度值,从而得到新的直方图。以从小到大的顺序确定映射关系,融合处理后的低频图像和高频图像,确保细节可以得到很好的加强。实验结果表明,基于直方图均衡插值的盆底超声图像细节增强方法能够有效提高灰度值把握能力,确保细节的优越性,得到的图像视觉效果十分的清晰,从观感上更柔和。

关键词：直方图均衡插值盆底超声图像图像细节灰度值

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