Sårsegmentering spelar en viktig stödjande roll vid observation av sår och sårläkning. Nuvarande metoder för bildsegmentering inkluderar de baserade på traditionell bildprocess och de baserade på djupa neurala nätverk. De traditionella metoderna använder den konstgjorda bilden funktioner för att slutföra uppgiften utan stora mängder märkta data. Samtidigt, metoderna baserade på djupa neurala nätverk kan extrahera bilden funktioner effektivt utan den konstgjorda designen, men massor av träningsdata krävs. I kombination med fördelarna med dem presenterar detta papper en sammansatt modell av sårsegmentering. Modellen använder huden med sårdetektionsalgoritm som vi designade i tidningen för att belysa bildfunktioner. Sedan är de förbehandlade bilderna segmenterade av djupa neurala nätverk. Och semantiska korrigeringar tillämpas äntligen på segmenteringsresultaten. Modellen visar ett bra resultat i vårt experiment.
I papper REF föreslogs en sammansatt modell för sårsegmentering, som kombinerade fördelar med traditionella metoder och DNN.
A Composite Model of Wound Segmentation Based on Traditional Methods and Deep Neural Networks