超声图像神经分割方法研究

摘要：

为了提升超声图像中的神经分割效果,提出了一种新的网络结构残差U型网络.相比于现有的U-net网络,残差U型网络加深了网络结构,提高了网络的表达能力;通过对每层参数进行规范化处理,减少了训练时间,提高了神经分割效果.实验结果表明,残差U型网络在分割效果比U-net网络提升了约13％,比SegNet网络提升了约7％.

关键词：深度学习、神经分割、卷积神经网络

所属期刊栏目：41

分类号：TP18(自动化基础理论)

在线出版日期：2018-05-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：115-120