TY -的A2 - Chen Huiling AU -道,沙非盟-王,新品系PY - 2022 DA - 2022/08/19 TI -牙CT图像分割方法基于U-Net网络和关注模块SP - 3289663六世- 2022 AB -传统的图像分割方法的分割精度低,经常遇到问题耗费时间在处理复杂牙计算机断层扫描(CT)图像。本文提出了一种改进的牙齿CT图像的分割方法。首先,U-Net网络是用于构造一颗牙齿图像分割模型。大量的特征图谱将采样的补充将采样,以减少信息损失。与此同时,图像分割和定位不准确的问题是解决了。然后,注意模块引入U-Net网络增加重量的重要信息,提高网络分割的准确性。其中,次区域平均池是用来代替全球平均池获得空间特性。最后,U-Net网络结合改进的关注模块用来实现牙CT图像的分割。和基于图像收集华西医院提供的演示实验,与其他算法相比,我们的方法具有更好的分类性能和效率。牙齿得到更清晰的轮廓,这有助于帮助医生诊断。 SN - 1748-670X UR - https://doi.org/10.1155/2022/3289663 DO - 10.1155/2022/3289663 JF - Computational and Mathematical Methods in Medicine PB - Hindawi KW - ER -