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喉白斑屬于癌前組織病變,準(zhǔn)確檢測(cè)該病灶對(duì)癌變預(yù)防和病變治療至關(guān)重要,但喉鏡圖像中病灶邊界模糊且表面反光導(dǎo)致其不易分割。為此,提出一種基于U-Net的多尺度循環(huán)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(MRU-Net)進(jìn)行喉白斑病灶分割。通過(guò)對(duì)比度受限的自適應(yīng)直方圖均衡化技術(shù)增強(qiáng)喉鏡圖像,利用平均池化構(gòu)建圖像金字塔并將其作為U型網(wǎng)絡(luò)多尺度輸入,同時(shí)使用多尺度卷積和遞歸卷積層代替編碼與解碼單元卷積層改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),采用多尺度輸出層生成不同尺度特征圖并對(duì)各層求均值得到最終輸出結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,MRU-Net的FⅠ值、 Jaccard相似度和平均交并比分別為0.7843、0.6611和0.8269,與U-Net、M-Net等傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)相比,該網(wǎng)絡(luò)對(duì)喉白斑病灶分割更準(zhǔn)確,能夠得到精度更高的病灶輪廓。
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