【摘 要】
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为提高医学超声图像在临床诊断的效果,需先对图像进行优化检测和识别,提出一种基于深度残差网络的医学超声图像多尺度边缘检测算法.首先,通过对原始医学超声图像进行自动标注,构建医学超声图像灰度分布矩阵,利用分布矩阵完成医学超声图像的多尺度分割;其次,构建医学超声图像多尺度边缘的轮廓模型,提取多尺度图像边缘特征;再次,构建深度残差网络结构,采用深度残差学习算法进行超声图像的底层图像信息融合;最后,对融合后
【机 构】
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黑龙江外国语学院信息工程系,哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,普度大学机械工程系
【基金项目】
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国家自然科学基金(批准号:61803117),教育部科技发展中心产学研创新基金(批准号:2018A01002).
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为提高医学超声图像在临床诊断的效果,需先对图像进行优化检测和识别,提出一种基于深度残差网络的医学超声图像多尺度边缘检测算法.首先,通过对原始医学超声图像进行自动标注,构建医学超声图像灰度分布矩阵,利用分布矩阵完成医学超声图像的多尺度分割;其次,构建医学超声图像多尺度边缘的轮廓模型,提取多尺度图像边缘特征;再次,构建深度残差网络结构,采用深度残差学习算法进行超声图像的底层图像信息融合;最后,对融合后的边缘图像数据进行多尺度边缘检测.实验结果表明,该算法的图像分割精度高,特征提取准确率达80%以上,图像
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