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申请/专利权人：重庆理工大学
摘要：本发明公开了一种基于U‑HRNet网络模型的乳腺超声医学图像分割算法，属于医学图像分割领域，包括以下步骤：S1、数据获取；S2、构建基于U‑HRNet网络模型的乳腺超声医学图像分割算法；S3、构建损失函数并对构建好的模型进行训练，并保存最优模型；S4、使用验证集在最优模型中进行预测，并且保存预测结果，根据评价指标，与其他先进算法进行结果对比。实验结果显示，本发明能够较好的自动分割乳腺超声图像，有助于放射科医生提高乳腺癌诊断的准确性，并且该算法分割精度优于目前其他乳腺超声医学图像分割方法。
主权项：1.基于全局多尺度残差UHRNet网络的乳腺超声医学图像分割算法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，获取原始医学图像；步骤2，构建基于UHRNet网络模型的乳腺超声医学图像分割算法；步骤3，利用数据集训练全局多尺度残差UHRNet网络模型，并且保存最优模型；步骤4，使用最优模型对验证集进行预测，并且保存预测结果，根据评价指标，和当前不同先进分割算法进行结果对比。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆理工大学 一种基于全局多尺度残差U-HRNet网络的乳腺超声医学图像分割算法
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