资料介绍
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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