基于全卷积深度学习网络结构的胃肠息肉图片分割
本文介绍了基于全卷积深度学习网络结构的胃肠息肉图片分割方法，旨在解决胃肠镜检查中息肉的检测问题。该方法使用了全卷积神经网络（FCN）作为深度学习模型，采用 torch 作为深度学习框架，并建立了包含 1000 张息肉图像的样本数据库。实验结果表明，经过多轮训练，模型训练成功，测试集上的平均像素准确性达到了 77%。
知识点：
1. 胃肠息肉的定义和 importance：胃肠息肉是结直肠癌的前兆，在早期检测息肉可以在提高结直肠癌的预防和存活率方面发挥关键作用。
2. 语义分割：语义分割是 computer vision 领域的一个重要任务，旨在将图像分割成不同的类别，以便更好地理解图像内容。
3. 全卷积神经网络（FCN）：FCN 是一种基于深度学习的图像分割方法，能够实现端对端的网络结构，接受任意大小的输入，并通过有效的前向传播产生相应大小的输出。
4. 卷积神经网络（CNN）：卷积神经网络是一种强大的视觉模型，能够产生特征的层次结构，广泛应用于图像分类、目标检测、图像分割等领域。
5. 图像分割：图像分割是 computer vision 领域的一个重要任务，旨在将图像分割成不同的类别，以便更好地理解图像内容。
6. 深度学习：深度学习是一种基于机器学习的技术，旨在模仿人脑的学习方式，通过神经网络模型来学习和识别图像特征。
7. 胃肠镜检查：胃肠镜检查是检测和评估大肠息肉的重要标准，能够早期检测息肉，提高结直肠癌的预防和存活率。
8. 数据集：Kvasir-SEG 是一个开放存取的胃肠息肉图像和相应的分割掩码数据集，由医生手动注释，然后由经验丰富的胃肠病学家验证。
9. 模型评价指标：像素准确性（pixel accuracy）是模型的评价指标之一，能够评估模型的预测效果。
10. 训练集和测试集：训练集用来对模型进行分类识别训练，测试集则用来评估训练后模型的预测效果。
