【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，具体涉及一种基于u-net增强的多尺度模块和se注意力机制的皮肤黑色素病变图像分割方法。
技术介绍
1、随着医学影像技术的快速发展，皮肤病变的自动识别和分割在皮肤科诊断和治疗中变得越来越重要。特别是对于皮肤黑色素病变，如黑色素瘤，其早期识别对于患者的治疗和预后至关重要。然而，由于皮肤病变的高度异质性，包括病变的大小、形状、颜色以及与周围皮肤的对比度，使得自动分割成为一个具有挑战性的任务。
2、传统的图像处理方法，如基于阈值的分割、边缘检测或区域生长算法，在处理复杂的皮肤病变图像时常常效果不佳。这些方法通常依赖于手动设置的参数或规则，难以适应皮肤病变图像的多样性和复杂性。此外，这些方法往往无法有效处理图像中的噪声和伪影，导致分割精度不高。
3、近年来，深度学习，特别是卷积神经网络(cnn)在医学图像分割领域显示出了巨大的潜力。u-net架构因其在医学图像分割任务中的出色表现而广受欢迎。它通过使用跳跃连接和上采样策略有效地捕获图像的上下文信息，从而实现精确的分割。然而，尽管u-net在许多情况下表现良好，但在处理皮肤黑色素病变图像时，由于病变区域的高度变异性和复杂背景，仍然面临诸多挑战。
4、此外，皮肤图像的质量受多种因素影响，如照明条件、皮肤类型和图像采集设备的差异，这些因素都可能影响分割模型的性能。因此，开发一种能够适应皮肤病变图像多样性和复杂性的高效分割方法是当前研究的重点。
技术实现思路
1、为了克服现有技术中存在的不
2、多尺度模块的集成：本专利技术通过在u-net架构中集成多尺度模块，使模型能够同时捕获不同尺度的图像特征。这一设计允许模型更好地理解和分割各种大小和形状的病变区域。多尺度模块通过并行的不同大小的卷积核来实现，从而能够在单个网络中同时处理多种分辨率的图像信息。
3、se注意力机制的应用：se注意力机制的引入进一步增强了模型的性能。通过对卷积层输出的通道间关系进行建模，se模块能够自适应地重新校准通道的响应，突出重要特征并抑制不重要的特征。这种机制特别适用于处理皮肤病变图像，因为它可以帮助模型更加关注于病变区域，而不是周围的正常皮肤。
4、改进的损失函数：我们提出了一种新的方法，将chan-vese(cv)算法的能量概念整合到u-net模型的损失函数中。cv算法，一个基于区域的图像分割方法，通过最小化一个能量函数来分割图像，该函数考虑了分割曲线内外的像素灰度值的均值。这一原理可以被用来增强u-net模型在处理边界模糊或无明显梯度的图像时的性能。该损失函数结合了传统的交叉熵损失和dice损失，以更好地处理类别不平衡问题，这在皮肤病变图像分割中尤为重要，因为病变区域通常只占图像的一小部分。
5、通过这些创新，本专利技术的模型不仅在处理具有不同大小、形状和颜色的病变时表现出更高的准确性，而且在面对图像质量变化(如不同的照明条件和皮肤类型)时也显示出更强的鲁棒性。此外，该模型的设计还考虑了计算效率，使其适用于临床环境中的实时应用。
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1.本专利技术提出了一种先进的皮肤病变图像分割方法，专门用于处理和分析皮肤黑色素病变图像。这种方法的核心在于对经典的UNet架构进行创新性的改进，通过引入多尺度模块和SE(Squeeze-and-Excitation)注意力机制，显著提升了分割网络对皮肤病变特征的捕捉能力。多尺度模块使得网络能够有效地处理不同大小和形状的病变区域，而SE注意力机制则进一步增强了网络对关键特征的聚焦能力，从而提高了分割的准确性和鲁棒性，并且将Chan-Vese(CV)算法的能量概念整合到U-Net模型的损失函数中，来进一步处理像素级损失的问题。所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤一中的数据预处理包括以下子步骤：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤二和步骤三中的多尺度模块和SE注意力机制的集成，包括以下子步骤：
【技术特征摘要】
1.本发明提出了一种先进的皮肤病变图像分割方法，专门用于处理和分析皮肤黑色素病变图像。这种方法的核心在于对经典的unet架构进行创新性的改进，通过引入多尺度模块和se(squeeze-and-excitation)注意力机制，显著提升了分割网络对皮肤病变特征的捕捉能力。多尺度模块使得网络能够有效地处理不同大小和形状的病变区域，而se注意力机制则进一步增强了网络对关键特征的聚焦能力...
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