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目的 提出一種改進注意力機制的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，用于臂叢神經(jīng)超聲圖像精準分割。 方法
基于 Ｕ?Ｎｅｔ 的編碼器－解碼器結(jié)構(gòu)，應用注意力機制使網(wǎng)絡專注于圖像中的重要區(qū)域和抑制無關(guān)的背景
干擾，同時添加規(guī)范層和丟棄層以防止梯度消失和增加網(wǎng)絡泛化能力，使用卷積和殘差連接對跳躍連接
進行改進，以減小語義差距。 在 Ｋａｇｇｌｅ 競賽的公共數(shù)據(jù)庫臂叢神經(jīng)超聲圖像數(shù)據(jù)集上，用五折交叉驗
證的方法對網(wǎng)絡進行訓練和評估，計算平均 Ｄｉｃｅ 系數(shù)和 Ｊａｃｃａｒｄ 系數(shù)作為評價指標，并與 Ｕ?Ｎｅｔ、ＳｅｇＮｅｔ
和 Ａｔｔｅｎｔｉｏｎ Ｕ?Ｎｅｔ 進行對比分析。 結(jié)果 本文提出的網(wǎng)絡的各項評價指標均高于對比網(wǎng)絡，平均 Ｄｉｃｅ 值
和 Ｊａｃｃａｒｄ 值分別達到了 ６６?? ７８％和 ５０?? ８４％。 結(jié)論 這表明本文提出的網(wǎng)絡能夠更加精準地將臂叢神經(jīng)
從背景中自動分割出來，在不借助醫(yī)生手工標注的情況下，為臨床診斷提供更可靠的依據(jù)。