基于短距離跳躍連接的U2?Net+醫(yī)學圖像語義分割

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摘  要： 醫(yī)學圖像分割是保障發(fā)展智慧醫(yī)療系統(tǒng)的先決條件之一。由于原U2?Net+網(wǎng)絡的跳躍連接只關注同分辨率所提取的特征，所以在設計時借鑒FR?UNet網(wǎng)絡加入中間層，接收深層的上下文信息與淺層提取的高分辨率特征進行整合；并在中間層的下采樣使用非對稱空洞空間卷積金字塔代替，增加網(wǎng)絡模型訓練時對邊緣信息的關注，并在結(jié)構(gòu)最后加入閾值增強模塊，加強對細小特征邊緣的識別與分割；同時加入到上采樣中，幫助網(wǎng)絡更好地提取多尺度特征，增加上下文語義關聯(lián)。（剩余14078字）