65、基于集成方法的脑缺血性中风分割研究

基于集成方法的脑缺血性中风分割研究

1. 模型改进

在脑缺血性中风分割研究中，为提高模型功能，采用了独特的改进策略。将U - Net的标准编码器替换为InceptionV3层，同时把最大池化层重新分配为Inception的新型混合Hartley谱池化。InceptionV3是一种知名的深度学习网络，能以高精度和低计算复杂度解决分类问题。

2. InceptionV3网络解析

2.1 CNN网络基础

典型的CNN网络由输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层等部分组成。这些部分协同工作，对图像进行特征处理和提取，使CNN能够有效识别给定数据中的模式和对象。

2.2 Inception架构发展

Inception架构由谷歌团队在2014年推出的GoogleNet框架开启。该框架旨在减少参数数量，同时加深网络，因此被广泛应用于图像分类任务。GoogleNet发展出了多个变体，如InceptionV1、InceptionV2 & V3、InceptionV4 & Inception - ResNet等，这些变体推动了Inception架构的不断发展和完善。

2.3 Inception模块特点

Inception模块通常由三个不同大小的卷积层和最多一个池化操作组成。卷积后，将前一层的输出通道组合进行网络输出，并应用非线性融合。这种方法有助于防止过拟合，增强网络在多尺度上的表达能力和适应性。通过结合不同大小的卷积和策略性池化，Inception模块能够实现有效的特征提取，提高网络的整体性能。

2.4 InceptionV3创新点