基于全卷积神经网络迁移学习的乳腺肿块图像分割.pdf

基于全卷积神经网络迁移学习的乳腺肿块图像分割 本文提出了一种基于全卷积神经网络迁移学习的乳腺肿块图像分割方法。该方法首先对乳腺肿块图像进行数据增强，然后利用迁移学习，对设计的全卷积神经网络模型载入参数并训练分割模型，最后在训练好的模型上对待分割图像进行处理。实验结果表明，提出的方法的分割效果明显优于传统分割算法。 关键词：乳腺肿块、图像分割、全卷积神经网络、迁移学习 知识点： 1.乳腺肿块图像分割：乳腺肿块图像分割是 medical image processing 中的一个重要任务，目标是从乳腺 X 线摄片中分割出肿块区域。 2.全卷积神经网络：全卷积神经网络（FCN）是一种深度学习模型， широко应用于图像分割任务。FCN 的特点是使用卷积神经网络来提取图像特征，接着使用全连接层对图像进行分类。 3.迁移学习：迁移学习是一种机器学习技巧，目标是使用已经训练好的模型在新的任务中进行微调，以提高模型的泛化能力。 4.数据增强：数据增强是一种常用的机器学习技巧，目标是通过增加训练数据的多样性来提高模型的泛化能力。 5.乳腺肿块图像特点：乳腺肿块图像通常具有以下特点：肿块形状不规则、对比度低、周围致密组织所掩盖等。 6.分割评价指标：分割评价指标是用于评价分割算法性能的 metrics，常用的评价指标包括区域面积重叠率、Dice 相似系数、Hausdorff 距离等。 7.迁移学习在图像分割中的应用：迁移学习可以应用于图像分割任务，以提高模型的泛化能力。 8.全卷积神经网络在图像分割中的应用：全卷积神经网络可以应用于图像分割任务，以提高模型的精度。 9.乳腺肿块图像分割算法：乳腺肿块图像分割算法可以分为传统分割算法和基于深度学习的分割算法两类。传统分割算法包括 thresholding、edge detection 等，而基于深度学习的分割算法包括 U-Net、FCN 等。 10.医疗图像处理：医疗图像处理是一个交叉学科，涉及到计算机视觉、图像处理、机器学习等领域。其目标是从医疗图像中提取有用的信息，以辅助医生进行诊断和治疗。