一种基于深度学习的生物组织图像分割方法

本发明提供了一种基于深度学习的生物组织图像分割方法，旨在低对比度、噪声较多和模糊边界的生物医学图像中提高组织结构的分割准确率，包括以下步骤：构建一个包含改进卷积神经网络结构的U型网络模型，该模型具有增强的特征提取能力和细节恢复能力；进行生物组织图像的预处理，增强图像的对比度和减少噪声；通过所述U型网络输出生物组织图像的分割结果；根据交叉熵损失函数和戴斯系数优化模型，最终生成高精度的生物组织分割图像。该方法适用于多种生物医学图像数据，包括但不限于计算机断层扫描(CT)、磁共振成像(MRI)和组织切片图像，能有效提高分割精度，并减少计算开销，具有广泛的临床应用潜力。