基于改进Unet网络的CT图像肺实质自动分割算法 |
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作者姓名: | 傅寰宇 费树岷 |
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作者单位: | 东南大学自动化学院 |
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基金项目: | 科技部重点研发项目(2020YFC2007400); |
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摘 要: | 肺实质分割是计算机辅助诊断肺癌中的重要步骤。针对Unet分割精度不足和收敛速度慢的问题,提出一种基于改进Unet的肺实质分割算法。采用K-means聚类和凸包扫描算法进行预分割,完成肺实质的定位和修正。以Unet结构为基础,引入Sobel卷积层强化边缘区域的高通滤波,并在特征融合中加入随机失活模块,进一步提升分割精度。将传统图像处理方法与深度学习相结合,获得了优化改进的分割模型。实验表明,该算法可以准确高效地分割肺实质,平均Dice相似系数达到0.983 4,收敛速度和分割性能均优于其他几种较新的分割算法。
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关 键 词: | 医学图像分割 Unet 计算机辅助诊断 深度学习 |
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