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【中文期刊】 杨国亮 洪志阳 等 《中国医学物理学杂志》 2019年36卷2期 199-204页ISTICCSCD
【摘要】 针对皮肤病变图像分割在医疗诊断中的作用,提出一种基于多尺度编码-解码网络的皮肤病变图像分割算法.该算法继承了SegNet网络结构的训练速度快、训练模型存储小等特点,采用多尺度输入的方式增强了网络对皮肤病变图像的充分学习.此外,在编码网络中的...
【关键词】 皮肤病变；多尺度编码-解码网络；SegNet；
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【中文期刊】 梁礼明 周珑颂 等 《吉林大学学报（工学版）》 2024年54卷4期 1086-1098页
【摘要】 针对现有皮肤病变图像分割时缺乏多尺度特征提取,从而导致细节信息缺失和病变区域误分割的问题,本文提出一种融合多尺度Transformer的编解码网络皮肤病变分割算法.首先运用Transformer模块构建分层编码器,分层编码器从全局特征变化角...
- 概要：
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【中文期刊】 张炯 王丽芳 等 《计算机工程》 2023年49卷3期 238-247页
【摘要】 现有基于深度学习的多模态医学图像融合方法存在全局特征表示能力不足的问题.对此,提出一种基于局部全局特征耦合与交叉尺度注意的医学图像融合方法.该方法由编码器、融合规则和解码器三部分组成.编码器中采用并行的卷积神经网络(CNN)和Transfo...
【关键词】 医学图像融合；编码器-解码器网络；Transformer网络；
- 概要：
- 方法：
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【中文期刊】 耿磊 张静 等 《天津工业大学学报》 2022年41卷3期 69-75页
【摘要】 针对工厂机械设备的噪声和振动、胚蛋蛋壳表面的污斑和裂纹大小、光源打光方式会对裂纹检测产生严重影响,提出一种基于密集空洞卷积模块(DACM)与空洞空间金字塔池化结构(ASPP)的卷积神经网络(CNN)分割方法分割胚蛋裂纹.采用编码器-解码器网...
- 概要：
- 方法：
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