一种有效的银屑病医学影像分割算法研究

作者：余刚健; 杨晶东^*

来源：控制工程, 2023, 30(04): 712-721.

DOI：10.14107/j.cnki.kzgc.20210163

• 银屑病
• 医学图像分割
• CLAHE
• U-net
• Inception-Res A

针对临床银屑病样本图像分割精度不高和分割结果出现的像素栅格化问题，提出了一种有效的U-net医学图像分割改进方法。该方法采用对比度受限的自适应直方图均衡化(CLAHE)算法对银屑病样本图像进行预处理，采用跳跃连接Inception-Res A模块代替经典U-net特征提取单元，并采用马尔可夫随机场后处理进一步提升分割精度。针对长征医院临床银屑病样本进行实验，实验结果表明改进的U-net模型的Dice系数和Jaccard系数分别为88.4%和79.5%。与传统U-net模型相比，该模型具有较高的分割精度和较好的泛化性能，同时减少了医学图像分割结果的栅格化问题。

• 单位
  上海理工大学