基于U-Net改进的肺部轮廓与新冠病灶分割网络

林培阳; 郑茜颖

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基于U-Net改进的肺部轮廓与新冠病灶分割网络

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针对肺部新冠病灶在医学成像中具有大小不均匀、多集中于肺部边缘且灰度与胸腔灰度相近的特点,提出一种基于U-Net改进的用于肺部轮廓分割和新冠病灶分割的网络模型。所提出的方法采用加深的编解码路径,使用带有残差连接的编码器子模块代替原始U-Net的标准卷积单元。为了提高高级特征的表征能力,在编码器和解码器中间加入自注意力机制,来学习特征的内在关系。整理一个用于分割训练的数据集,共2 973张新冠肺炎患者的肺部CT图片。实验结果表明,所提出的网络在肺部轮廓分割实验的Dice系数和F1系数分别达到了98.70%和98.89%,在新冠病灶分割实验中分别达到了87.47%和87.81%,优于其他对比模型。

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来源
《电视技术》 |2023年第1期|8-15|共8页
作者
林培阳; 郑茜颖;
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作者单位

福州大学物理与信息工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类软件工程;
关键词
深度学习; 医学图像分割; U-Net; 自注意力机制;

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