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针对中医舌诊中舌体分割不准确、分割速度较慢且需要人工标定候选区域等问题,提出了一种端到端的舌图像分割算法。与传统舌图像分割算法相比,所提算法可以得到更为准确的分割结果,并且不需要人工操作。首先,使用孔卷积算法,可以在不增加参数的条件下扩大网络的特征图谱。其次,使用孔卷积空间金字塔池化(ASPP)模块,令网络通过不同的感受野学习舌图像的多尺度特征。最后,将深度卷积神经网络(DCNN)和全连接的条件随机场(CRF)相结合,细化分割后的舌体边缘。实验结果表明:所提算法优于传统舌图像分割算法和主流的深度卷积神经网络,具有较高的分割精度,平均交并比达到了95. 41%。
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北京航空航天大学学报
Year： 2019
Issue： 12
Volume： 45
Page： 2364-2374
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