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摘要：本发明公开了一种基于改进U‑Net网络的结肠息肉图像分割方法，属于医学图像分割技术领域。本发明通过在原始U‑Net网络中添加DUCKBlock模块，增强了网络提取息肉重要特征的能力，同时加强了对于息肉细节特征的关注度；并提出了MLFC跳跃连接模块，并在该模块前添加与解码器层数相对应的残差块，通过该跳跃连接来显著减少网络在编码器‑解码器信息传递过程中的信息丢失，让每一层的特征传递都可以获取全局特征增加了各种特征之间的信息交换而卷积块则用来减少语义间隙；在原始U‑Net网络中添加了Coordinate注意力机制模块，加强模型的长距离依赖性和位置信息敏感度，从而更准确地识别息肉位置以提取更有效的特征。
主权项：1.一种基于改进U-Net网络的结肠息肉图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：图像预处理获取结肠息肉图像的公开数据集，并且根据分割任务需求对数据集中的图像进行预处理；S2：搭建时结肠息肉图像分割网络基于原始U-Net网络，将原始U-Net网络中的基础卷积部分使用DUCKBlock模块进行替换，将跳跃连接部分替换为MLFC跳跃连接模块并增加残差块，在编码器与解码器中添加Coordinate注意力机制模块，并在编码器中添加对应层次的原始图像，同时在编码器底层添加残差连接，进而得到改进后的U-Net网络，即结肠息肉图像分割网络；S3：模型训练及验证利用训练集对步骤S2中所搭建的结肠息肉图像分割网络进行训练，并根据在验证集上的分割效果选定得到最终的结肠息肉图像分割模型；S4：模型测试通过独立的测试集对结肠息肉图像分割模型的分割效果进行测试，并同时输出分割掩码图。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽工业大学 一种基于改进U-Net网络的结肠息肉图像分割方法
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