U-Net Medical Image Segmentation Based on Attention Mechanism Combination

人工智能 分割 图像分割 计算机科学 卷积神经网络 掷骰子 模式识别(心理学) 尺度空间分割 Sørensen–骰子系数 基于分割的对象分类 图像(数学) 交叉口(航空) 网(多面体) 人工神经网络 计算机视觉 数学 地理 地图学 统计 几何学
作者
Tao Liu,Beibei Qian,Ya Wang,Qunli Xie
出处
期刊:Lecture notes on data engineering and communications technologies 卷期号:: 805-813 被引量:1
标识
DOI:10.1007/978-981-16-5857-0_103
摘要

The accuracy of medical image segmentation is of great significance to the diagnosis of patients. With the development of deep learning, the segmentation of medical images using convolutional neural networks has become a research hotspot. After the U-Net model was proposed, it has gradually become a commonly used convolutional neural network model in the field of medical image segmentation. However, medical images have the characteristics of different shapes of target organs and the image boundaries are not easy to determine. These problems lead to poor segmentation performance of the U-Net model. In view of the above problems, the attention mechanism is introduced from the two dimensions of space and channel to improve the U-Net model. Use Dice coefficient and IOU (Intersection Over Union) as evaluation metrics to compare model performance on multiple medical image datasets. The experimental results show that the U-Net model after introducing the attention mechanism has a better segmentation effect.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
量子星尘发布了新的文献求助10
3秒前
4秒前
5秒前
swapping完成签到 ,获得积分10
6秒前
彭栋发布了新的文献求助10
8秒前
所所应助萨日呼采纳,获得10
9秒前
11秒前
隐形曼青应助hh采纳,获得50
13秒前
义气如萱发布了新的文献求助10
14秒前
小俊完成签到,获得积分10
16秒前
Nana发布了新的文献求助20
17秒前
小二郎应助修管子采纳,获得10
18秒前
mie完成签到,获得积分10
21秒前
21秒前
22秒前
寄语明月发布了新的文献求助10
24秒前
hh发布了新的文献求助50
26秒前
mie发布了新的文献求助10
26秒前
CipherSage应助wu基督教采纳,获得10
27秒前
lalala完成签到,获得积分10
28秒前
科研通AI5应助Bressanone采纳,获得10
29秒前
29秒前
31秒前
FashionBoy应助anna采纳,获得10
36秒前
36秒前
38秒前
大智若愚骨头完成签到,获得积分10
39秒前
39秒前
42秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
42秒前
9℃发布了新的文献求助10
42秒前
科研通AI2S应助lm采纳,获得10
43秒前
山谷发布了新的文献求助10
44秒前
感动黄豆发布了新的文献求助10
46秒前
48秒前
49秒前
49秒前
49秒前
51秒前
Owen应助晒太阳的加菲猫采纳,获得10
52秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
‘Unruly’ Children: Historical Fieldnotes and Learning Morality in a Taiwan Village (New Departures in Anthropology) 400
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 350
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3989115
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3531367
关于积分的说明 11253688
捐赠科研通 3269986
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1804868
邀请新用户注册赠送积分活动 882078
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809105