基于注意力残差U-Net的皮肤镜图像分割方法

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针对皮肤镜图像类内差异性、类间相似性、数据集不平衡等问题,本文提出了一种基于注意力残差U-Net(attention residual block-UNet,ARB-UNet)的皮肤镜图像分割方法。将卷积块注意力机制模块(convolutional block attention module,CBAM)引入到U-Net模型的“跳过连接”中;同时将CBAM模块集成到残差模块DRB(dilated residual networks)中得到注意力残差(ARB)结构;且选取Focal Tversky Loss作为该模型的损失函数;在ISIC2016数据集上对所提ARB-UNet模型进行训练和测试,并与传统方法和U-Net等经典方法进行了对比实验,实验结果中灵敏度(SE)达到了92.9%,特异性(SP)达到了94.1%,Dice相似指数(DSC)达到了92.1%,整体上均优于其他对比方法,从而验证了本文方法是有效的和可行的。
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