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

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