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喉白斑屬于癌前組織病變,準確檢測該病灶對癌變預防和病變治療至關重要,但喉鏡圖像中病灶邊界模糊且表面反光導致其不易分割。為此,提出一種基于U-Net的多尺度循環卷積神經網絡(MRU-Net)進行喉白斑病灶分割。通過對比度受限的自適應直方圖均衡化技術增強喉鏡圖像,利用平均池化構建圖像金字塔并將其作為U型網絡多尺度輸入,同時使用多尺度卷積和遞歸卷積層代替編碼與解碼單元卷積層改進網絡結構,采用多尺度輸出層生成不同尺度特征圖并對各層求均值得到最終輸出結果。實驗結果表明,MRU-Net的FⅠ值、 Jaccard相似度和平均交并比分別為0.7843、0.6611和0.8269,與U-Net、M-Net等傳統網絡相比,該網絡對喉白斑病灶分割更準確,能夠得到精度更高的病灶輪廓。
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