基于卷积神经网络的医学图像分割的数据增强方法研究
摘要
应用。本文提出了一种基于卷积神经网络的数据增强方法，即病变镜像技术。该技术可以在原始图像的基础上
以 50% 几率随机生成新的图像和注释，让医学图像中的病变区域更加清晰，从而达到医学图像分割的目的。
为了验证该技术的应用效果，设计了传统数据增强（TDA）与 Mixup、Cutmix、病变镜像的对照实验，并选择
Dice 相似系数作为评价标准。结果显示，病变镜像对医学图像的分割结果优于其他 3 种技术，数据增强效果明显。
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