Resumen

En este documento, propusimos un modelo U-Net 2D mejorado integrado con una capa de estrujar-y-excitación para la segmentación del cáncer de próstata. El modelo propuesto combinó un modelo U-Net 2D más complejo y la técnica de estrujar-y-excitación. El modelo consistía en una etapa de codificación y una etapa de decodificación. La etapa de codificación tiene como objetivo extraer características de la entrada, que contiene bloques CONV, capas SE y capas de max-pooling para mejorar la capacidad de extracción de características del modelo. El decodificador tiene como objetivo mapear las características extraídas a la imagen original con bloques CONV, capas SE y capas de upsampling. La capa SE se implementa para aprender características más globales y locales. Experimentos en el conjunto de datos público PROMISE12 han demostrado que el modelo propuesto podría lograr un rendimiento de segmentación de vanguardia en comparación con otros métodos tradicionales.

• Materias:Colonias de abejas artificiales Inteligencia artificial Patrón espacial Innovación de la comunicación Algoritmo de red neuronal
• Subjects:Artificial bee colonies Artificial intelligence Spatial pattern Communication innovation Neural network algorithm
• Palabras claves:Propuesto; Modelo U-Net 2D; Capa de squeeze-and-excitation; Segmentación; Etapa del codificador; Etapa del decodificador
• Keywords:Proposed; 2d u-net model; Squeeze-and-excitation layer; Segmentation; Encoder stage; Decoder stage