基于残差结构的三维U-Net肺结节检测算法

针对肺部CT图像中肺结节检测存在检测灵敏度差、假阳性高的问题和检测网络中存在深层网络容易忽略浅层位置信息的问题,提出了一种结合残差结构的三维Res Add-Unet网络肺结节检测算法。该算法添加了残差结构,有效地结合浅层网络和深层网络的信息来获取结节特征,提高了检测灵敏度。在肺结节假阳性减少网络中,提出ResVGG网络对候选结节进行分类,降低了假阳性。在LUNA16数据集上对所提出算法的验证表明,其准确度达98.21%,灵敏度达97.79%,证明了该算法对肺结节检测有良好的性能。