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基于深浅特征融合与多尺度增强的皮肤镜图像分割方法研究.pdf

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    摘要

    皮肤镜图像分割是指从皮肤镜图像中准确地分割出皮肤病变区域，对于皮肤

    疾病的诊断和治疗计划的制定具有重要意义。与传统的图像分割方法相比，深度

    学习方法能够更好地处理皮肤图像中的复杂特征，如多样的皮肤类型、病变的大

    小和形状、以及与周围皮肤的对比度等。然而，皮肤镜图像分割仍面临诸多挑战，

    包括病变区域与正常皮肤之间边界的模糊不清、图像中噪声的干扰、以及图像之

    间的不一致的尺度信息等。因此，本文从深浅特征融合和多尺度特征增强两个角

    度出发，提出两种皮肤镜图像分割方法，有效地解决了深层特征和浅层特征互补

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