基于改进U-Net网络的多囊卵巢图像分割方法

摘要：

多囊卵巢综合征(PCOS)是一种严重危害女性健康的疾病.针对PCOS超声图像存在目标区域对比度低,背景噪声多等问题,提出一种基于改进U-Net网络的多囊卵巢图像分割方法.首先,对PCOS图像进行预处理以减少斑点噪声和阴影的影响;然后,通过八度卷积模块降低冗余低频特征图并进行特征融合,并采用分层残差跳连模块弥补U-Net编码器与解码器之间的语义鸿沟;接着,使用PCOS超声图像数据集进行实验;最后,使用包含2 594张皮肤病变图像的公开数据集ISIC2018进行验证实验.所提方法在PCOS超声图像数据集上达到了 88.42％分割精度,相比于U-Net提升了 4.24％;并在ISIC2018数据集上实现了97.5％的分割精度.实验结果表明,所提方法不仅在多囊卵巢囊泡的分割上有所提升,在鲁棒性方面也有较好的表现,在其他医学图像分割领域有一定的参考价值.

关键词：图像分割、超声图像、U-Net、八度卷积、残差结构

所属期刊栏目：41

分类号：R318(医用一般科学)

资助基金：国家自然科学基金;浙江省重点研发计划项目

在线出版日期：2023-03-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：663-671