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文档简介
基于Guide-MultiScale-Net端到端的三维本发明公开了基于Guide-MultiScale-Net即编码器-解码器的思想。解码器采用提取特征节信息往往通过将高阶语义信息与低阶语义信21.基于Guide-MultiScale-Net端到端的三维乳腺超声图像肿瘤分割方法，其特征在解码器中第i∈{1,2,3,4}层输出对应的损失函数模型的总的损失函数由两步分组成,第一部分是由顶层的损失组成，并且由四个中间2.根据权利要求1所述的基于Guide-MultiScale-Net端到端的三维乳腺超声图像肿瘤3.根据权利要求1中所述的基于Guide-MultiScale-Net端到端的三维乳腺超声图像肿3)提出多尺度融合模块，由于乳腺超声图像肿瘤3基于Guide-MultiScale-Net端到[0002]乳腺癌仍居我国女性恶性肿瘤发病首位，早期发现和诊断是乳腺癌防治的关[0003]目前针对三维乳腺超声肿瘤病灶分割主要分为传统的机器学习方法和基于深度[0006]现有的基于深度学习的三维乳腺超声肿瘤分割主要采用了U型网络结构，但对较升分割性能。本发明在兰州大学医学院提供的三维乳腺超声图像的数据集上做对比实验，[0007]为了解决现有乳腺超声图像的分割技术在处理多尺寸病灶分割时精度不高以及[0008]本发明采用的技术方案为一种有效的端到端的三维乳腺超声肿瘤图像分割方45[0032]本发明采用的数据集是兰州大学医学院提供的171例三维乳腺超声图像，平均每6[0047]步骤2，网络训练：将上一步总损失loss作为误差利用神经网络反向传播优化算值8α0.5β0.5
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