基于生成对抗网络的海马体分割方法研究

所属分类：电子信息产业

所属单位：太原理工大学

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成果简介

为了准确高效地分割海马体,提出了融合残差块注意力机制和生成对抗网络的海马体分割方法。该系统有着分割精度高、分割效率高的优点。在生成模型中,将残差网络作为编码结构来提取图像浅层特征,在解码结构中加入注意力机制,通过改变特征权重放大有效特征。再结合对抗模型迭代训练,使生成模型达到最佳分割状态。实验表明,该系统采用的方法有效地提升了海马体的分割效率和分割精度。

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