摘要
公开了一种基于改进U‑Net的医学图像分割方法、装置、设备及存储介质,属于图像分割技术领域,该方法包括:获取训练完成的第一U‑Net网络,第一U‑Net网络采用训练集中的第一类医学图像训练而成;在第一U‑Net网络的每层的编码器和解码器之间加入一个特征过滤模块,以获取第二U‑Net网络;采用训练集中的第二类医学图像微调第二U‑Net网络中的特征过滤模块,第二类医学图像与第一类医学图像属于不同的域;基于微调后的第二U‑Net网络,对测试集中的第二类医学图像进行分割。该方法能够提高U‑Net网络的泛用性。
技术关键词
编码特征
过滤模块
编码器
解码器
医学图像分割方法
网络
全局平均池化
图像分割技术
计算机设备
可读存储介质
计算机程序产品
像素
处理器
测试模块
度量
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分析报告生成方法
非易失性存储介质
文本
斯皮尔曼相关系数
神经网络模型
多源异构数据分析
多源异构数据融合
分析设备数据
融合特征
分支
地震数据去噪方法
残差卷积神经网络
层间连接结构
图像
残差网络模型