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生物醫(yi)學圖(tu)像(xiang)(xiang)(xiang)分(fen)(fen)割(ge)的(de)魯(lu)棒性是指(zhi)在(zai)不同條件(jian)下分(fen)(fen)割(ge)結(jie)果(guo)的(de)穩定性和可重現(xian)性。醫(yi)學影像(xiang)(xiang)(xiang)中的(de)噪聲、圖(tu)像(xiang)(xiang)(xiang)模糊和光照變化等因素都可能(neng)影響分(fen)(fen)割(ge)結(jie)果(guo)。為了提(ti)高圖(tu)像(xiang)(xiang)(xiang)分(fen)(fen)割(ge)的(de)魯(lu)棒性，可以(yi)使用(yong)-些預(yu)處(chu)理技(ji)術(shu)來減少噪聲和增強(qiang)圖(tu)像(xiang)(xiang)(xiang)的(de)對(dui)比度。此外，人(ren)工智能(neng)算法提(ti)升生物醫(yi)學圖(tu)像(xiang)(xiang)(xiang)分(fen)(fen)割(ge)中魯(lu)棒性的(de)具體方(fang)法如下。

1.從數據著手，包括旋轉(zhuan)、縮放(fang)、平移、翻轉(zhuan)、在圖像中加入隨機噪聲、調(diao)整亮度(du)、對比度(du)、飽和度(du)等。

2. 模型架(jia)(jia)構(gou)(gou)優化， U-Net是生物(wu)醫學圖(tu)(tu)像分割的經典架(jia)(jia)構(gou)(gou)，創新(xin)改進算法(fa)如引入(ru)注意力機(ji)制的Attention U-Net架(jia)(jia)構(gou)(gou)、殘差連接的ResUNet架(jia)(jia)構(gou)(gou)，通過多尺(chi)(chi)度特(te)征提取(qu)和(he)融合，增強(qiang)模型對(dui)不同尺(chi)(chi)寸目標(biao)的識別能力。創新(xin)損(sun)失函數，使其能更適合生物(wu)醫學圖(tu)(tu)像分割領(ling)域。

3.在模型中引入正則化技術，Dropout，Batch Normalization等方式(shi)

4.后處理優(you)(you)化(hua)，比(bi)如(ru)引(yin)入(ru)(ru)形態學操(cao)作，通過開運(yun)算(suan)、閉運(yun)算(suan)等形態學操(cao)作優(you)(you)化(hua)分割結果。連通區(qu)域(yu)分析(xi)，去除小面積噪聲區(qu)域(yu)，保(bao)留(liu)主要目(mu)標。引(yin)入(ru)(ru)條件(jian)隨機場（CRF），利用CRF優(you)(you)化(hua)分割邊(bian)界，提升細節表(biao)現。

5.獲(huo)取(qu)多(duo)(duo)樣(yang)化(hua)化(hua)的(de)數(shu)據，通(tong)過(guo)收(shou)集多(duo)(duo)樣(yang)化(hua)的(de)數(shu)據并進行標(biao)(biao)注(zhu)(zhu)更多(duo)(duo)樣(yang)化(hua)的(de)數(shu)據，且多(duo)(duo)樣(yang)化(hua)的(de)標(biao)(biao)注(zhu)(zhu)數(shu)據讓專家進行標(biao)(biao)注(zhu)(zhu)。