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基于优化U-Net神经网络模型在乳腺肿瘤超声图像分割中的应用

         

摘要

目的使用优化U-Net神经网络模型,探讨乳腺肿瘤超声图像分割中的效果。方法选取乳腺肿瘤患者的超声图像216张,采用Modifi-U-Net网络模型、U-Net模型进行图像自动分割,对比两种模型的分割效果。结果Modifi�U-Net网络模型乳腺肿瘤超声图像分割的Pre为84.4%、Rec为85.3%、IoU为73.7%、F1为84.9%。各项指标与U-Net模型相比均有明显提高,分割更接近肿瘤实际区域。结论使用优化后的U-Net神经网络模型对乳腺肿瘤超声图像的分割更加精准,有望成为乳腺肿瘤自动分割系统而广泛应用于临床。

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