全卷积网络中用于皮肤病变分割的密集池化层
计算机视觉与模式识别
2019-09-04 v4
摘要
医学图像分析中的基本任务之一是分割与精确检测边界。皮肤图像中的病变分割是皮肤癌计算机化检测的关键步骤。然而，许多最先进的分割方法在其边界检测阶段存在缺陷。本文提出一类新的全卷积网络，带有新的密集池化层，用于皮肤图像中病变区域的分割。该网络在皮肤病变数据集上实现了高精度的病变分割，优于皮肤病变分割中的最先进算法。
引用
@article{arxiv.1712.10207,
title = {Dense Pooling layers in Fully Convolutional Network for Skin Lesion Segmentation},
author = {Ebrahim Nasr-Esfahani and Shima Rafiei and Mohammad H. Jafari and Nader Karimi and James S. Wrobel and S. M. Reza Soroushmehr and Shadrokh Samavi and Kayvan Najarian},
journal= {arXiv preprint arXiv:1712.10207},
year = {2019}
}