基于全卷积网络的乳腺超声图像肿瘤分割方法

【摘要】本发明属于图像处理技术领域,具体为基于全卷积神经网络的乳腺超声图像肿瘤分割方法。本发明方法包括:构建基于空洞卷积的全卷积神经网络,用于粗略分割超声图像上获得乳腺肿瘤;构建的DFCN网络中,使用空洞卷积,从而使网络保持较深层的特征图的分辨率,以确保在有大量阴影区域的情况下也能很好地分割肿瘤;此外,DFCN网络中还使用批量归一化技术,使得网络具有更高的学习率,加速了训练过程;利用基于相位信息的动态轮廓PBAC模型,对于粗略分割结果进行优化,得到最终精细的分割结果;实验结果表明,本发明可以准确地分割肿瘤,尤其对边界模糊、阴影多的超声图像有很好的分割结果。

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