基于全局局部Unet11的肾脏超声图像分割方法
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文章编号： 10069798（2022）01000110; DOI： 10.13306/j.10069798.2022.01.001
摘要： 针对超声图像中肾脏、肾实质和肾窦自动分割存在的内部和边缘分割不准确问题，提出了一种用于肾脏超声图像分割的深度学习方法（GLUnet11）。通过加深Unet网络，使网络具有更强的表达能力，并提出一个新的通道注意力网络——全局局部网络（GLNet），该网络综合考虑了全局通道和局部通道对预测每个通道重要性的影响，使网络更好地关注重要信息。（剩余14280字）
