基于全分辨率注意力U-Net神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)域分割方法

摘要： 醫(yī)學(xué)圖像中息肉與皮損病變區(qū)域的差別較大，導(dǎo)致分割準(zhǔn)確性降低。針對該問題，結(jié)合深度學(xué)習(xí)技術(shù)提出了一種新的圖像病變區(qū)域自動(dòng)分割方法。在U-Net網(wǎng)絡(luò)編碼器與解碼器的特征圖拼接之前增加注意力機(jī)制，使網(wǎng)絡(luò)關(guān)注于感興趣的病變區(qū)域，同時(shí)抑制非病變區(qū)域的響應(yīng)信號。增加一個(gè)新的解碼器網(wǎng)絡(luò)，將同尺度的編碼器特征圖與解碼器特征圖拼接融合，產(chǎn)生全分辨率特征圖。U-Net網(wǎng)絡(luò)在全分辨率的注意力特征圖上...