融合残差Inception与双向ConvGRU的皮肤病变智能分割

由于皮肤病病灶的形状、颜色以及纹理差异极大，且边界不明确，使得传统深度学习方法很难对其进行准确分割。因此本文提出了一种融合残差Inception与双向卷积门控循环单元 （Convolutional gated recurrent unit， ConvGRU）的皮肤病变智能分割模型。首先设计了一种云边协同的皮肤病变智能分割服务网络模型，通过该网络模型，用户可以获得快速、准确的分割服务；其次，构建了一种新的皮肤病变智能分割模型，通过融合残差Inception与双向ConvGRU，该模型能融合不同尺度特征，提高模型特征提取能力，并能充分利用底层特征与语义特征之间的关系，捕获更丰富的全局上下文信息，取得更好的分割性能；最后，在ISIC 2018数据集上的实验结果表明，所提出的智能分割模型与近期提出的几种U-Net扩展模型相比，取得了更高的准确率与Jaccard系数。