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摘要
基于CNN的U-Net网络结构是自2015年以来在图像分割（尤其是医学影像分割）领域最受欢迎的网络结构。2017年，胶囊网络的提出在多个角度优化了CNN结构。本文提出了一种将胶囊网络与U-Net相结合的多标签图像分割网络——UCaps。用胶囊网络中的上采样算法取代U-Net的上采样过程，并结合了用高斯混合模型作为聚类算法的EM路由方法完成对胶囊的分组与对其父胶囊一致性的投票。为了验证UCaps的效果，在胸肺X射线图像的肺部、锁骨、心脏的分割任务中，设计了相关实验与相似或相近的网络模型进行对比。实验结果表明，UCaps与上采样胶囊算法的结合，以及EM路由方法的引入，有效提升了图像分割的准确率，并有着更快的收敛速度。
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