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基于改进U-Net的面部红外热成像的分割

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本研究旨在实现对中医红外热成像面部图像的精准分割.使用Resnet50代替传统U-Net网络的主干特征提取模块,移除特征融合中复制与剪切里的剪切操作.该方法能优化特征融合,避免梯度问题,并提高模型通用性.分割实验表明,与传统U-Net相比,该方法具有更高的平均交并比mIoU值和准确率,mIoU值达98.20%,准确率达99.03%.该方法为基于红外图像的中医辅助诊断和疗效评估提供了技术支持.
Research on facial infrared thermal image segmentation based on improved U-Net

TCMinfrared thermographyimage segmentationU-NetResnet50

詹文栋、龚庆悦、朱金阳、万泽宇、黄敏、王锐

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南京中医药大学人工智能与信息技术学院,江苏 南京 210046

中医 红外热成像 图像分割 U-Net Resnet50

国家级大学生创新创业训练计划项目

202210315092Z

2023

10.16644/j.cnki.cn33-1094/tp.2023.10.019

计算机时代
浙江省计算技术研究所　浙江省计算机学会

计算机时代

影响因子：0.411
ISSN：1006-8228
年,卷(期)：2023.(10)
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