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一种编码解码模式的肺分割算法

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:1.09 MB | 2021-04-13

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CT成像技术是辅助医生诊断肺部疾病的重要手段。针对肺部各组织结构复杂，难以准确地对肺部CT像中肺实质进行分割和提取的问题，提岀了一种编/解码模弌的肺分割算法。为了获得图像的多尺度信息，首先向网络模型中输入多尺度图像，使用残差网络结枃作为编码模块，在扩展网络深度的冋时不造成网络退化问题;此外，在编码和解码之间利用空洞空间金字塔池化（ASPP）充分提取上文多尺度信息;最后利用级联操作，将捕捉到的信息与编码层信息级联，结合注意力机制从而提髙分割精度。通过对LUNA6数据集中89位患者的13465张CT图像进行测试，以相似性系数和精确度作为主要评判标准，实验精度分别达到了99.56%和9933%。实验结果表明，该方法能有效分割出肺实质区域，与其他网络相比分割效果更好。

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