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基于剪枝U-Net++的乳腺肿块图像分割方法及系统

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本发明提供一种基于剪枝U‑Net++的乳腺肿块图像分割方法及系统，涉及超声图像分割技术领域。本发明构建的剪枝U‑Net++的乳腺肿块图像分割模型，是基于U‑Net++网络，利用跳跃连接融合各分支U‑Net的特征表达，并引入残差连接代替U‑Net++方法中的密集连接，利用该模型对获取的原始乳腺超声图像进行分割。本发明所构建的剪枝U‑Net++乳腺超声图像分割模型，在对乳腺超声图像中的肿块进行分割时，可避免因医疗图像数据存在小数据集问题而导致的模型过拟合问题，提高了超声图像乳腺肿块分割模型的泛化能力；同时，模型参数的规模远小于现有技术，降低了网络模型的复杂度，可缩短网络训练的计算时间，减少网络训练的内存占用，提高了模型训练效率。

著录项

公开/公告号CN114565617A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-05-31

原文格式PDF
申请/专利权人合肥工业大学;
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申请/专利号CN202210033672.7
发明设计人付超;吕晗笑;王冬越;常文军;
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申请日2022-01-12
分类号G06T7/11;G06T3/00;G06V10/80;G06V10/764;G06V10/82;G06V10/25;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;A61B8/08;
代理机构北京久诚知识产权代理事务所(特殊普通合伙);
代理人余罡
地址 230009 安徽省合肥市包河区屯溪路193号
入库时间 2023-06-19 15:30:44

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2022-05-31

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