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基于改进U-Net算法(融入注意力机制)的甲状腺结节分割系统python源码+h5模型.zip 【项目介绍】 关键技术 改进U-Net算法:在原始的U-Net网络基础上,该系统进行了优化和改进,以提高对甲状腺结节的分割能力。例如,通过引入更多的卷积层、增加特征通道数或采用更先进的激活函数等方式,增强网络的学习能力和特征提取能力。 注意力机制:注意力机制是深度学习领域的一种重要技术,它能够让模型在处理输入数据时更加关注重要的部分。在该系统中,注意力机制被用于增强网络对甲状腺结节的关注度,从而提高分割精度。这通常通过在网络的某些层中引入注意力模块来实现,这些模块能够计算输入数据的权重,并据此调整网络对数据的处理。 多尺度特征融合:由于甲状腺结节的大小和形状各异,系统采用了多尺度特征融合技术来增强对不同尺寸结节的分割能力。这通常通过在网络中引入不同尺度的卷积核或池化层来实现,从而能够捕捉到更丰富的特征信息。 系统应用与效果 该系统可以应用于甲状腺结节的超声图像分割,为医生提供精确的分割结果,从而辅助医生进行更准确的诊断。在实际应用中,该系统已经取得了显著的效果,分割精度得到了大幅提升
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基于改进U-Net算法(融入注意力机制)的甲状腺结节分割系统python源码+h5模型.zip (43个子文件)
HAAU-Net
test.jpg 383KB
Loss_acc_IOU_channel_best.jpg 110KB
aau_gradio_demo_channel.py 10KB
Loss_acc_IOU.jpg 112KB
aau_gradio_demo_spatial.py 10KB
breast-segmentation-with-attention.py 13KB
predict_mask.jpg 13KB
AttentionCustomUNet.h5 78MB
tfre_aau.py 14KB
predict.py 10KB
unet
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AAU-net-spatial.h5 39.01MB
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predict_mask_color.jpg 22KB
tfre_aau_channel.py 13KB
tfre_aau_spatial.py 13KB
AAU-net.h5 39.01MB
breast-segmentation-with-attention.ipynb 72.82MB
Loss_acc_IOU_spatial.jpg 115KB
unet (2)
unet
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aau_gradio_demo.py 10KB
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