資料介紹
CT成像技術是輔助醫(yī)生診斷肺部疾病的重要手段。針對肺部各組織結構復雜,難以準確地對肺部CT像中肺實質進行分割和提取的問題,提岀了一種編/解碼模弌的肺分割算法。為了獲得圖像的多尺度信息,首先向網絡模型中輸入多尺度圖像,使用殘差網絡結枃作為編碼模塊,在擴展網絡深度的冋時不造成網絡退化問題;此外,在編碼和解碼之間利用空洞空間金字塔池化(ASPP)充分提取上文多尺度信息;最后利用級聯(lián)操作,將捕捉到的信息與編碼層信息級聯(lián),結合注意力機制從而提髙分割精度。通過對LUNA6數據集中89位患者的13465張CT圖像進行測試,以相似性系數和精確度作為主要評判標準,實驗精度分別達到了99.56%和9933%。實驗結果表明,該方法能有效分割出肺實質區(qū)域,與其他網絡相比分割效果更好。
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