【摘 要】
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肺部CT图像分割是肺部医学图像处理中的一个基础问题,已有一些研究利用深度神经网络实现肺部CT图像的病变区域分割。肺结节的形状和尺寸多变,目标区域小,为提高肺结节的自动分割的精度,本文开展了深度学习肺结节分割方法研究,提出了一种基于特征压缩激活网络的肺部CT图像分割算法。针对U-Net模型在肺结节分割任务中出现的输出结果精度较低问题和网络复杂度提高带来的退化问题,本文在U-Net的编码和解码路径中添
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肺部CT图像分割是肺部医学图像处理中的一个基础问题,已有一些研究利用深度神经网络实现肺部CT图像的病变区域分割。肺结节的形状和尺寸多变,目标区域小,为提高肺结节的自动分割的精度,本文开展了深度学习肺结节分割方法研究,提出了一种基于特征压缩激活网络的肺部CT图像分割算法。针对U-Net模型在肺结节分割任务中出现的输出结果精度较低问题和网络复杂度提高带来的退化问题,本文在U-Net的编码和解码路径中添加特征压缩激活模块,通过对特征图进行通道和空间方向的重新校准,实现捕捉关键特征,并抑制无意义特征的表达。特征压缩激活模块增强网络模型的表征能力,在不同层次上提取肺结节的特征,同时导致网络层数加深。为避免网络深层出现梯度消失的问题,并且加速模型的收敛而引入残差模块,残差连接简化训练过程,改善模型复杂度提升带来的性能退化。同时,文中针对肺结节在CT图像中所占区域较小的特点设计新的损失函数,改进后的损失函数融合分类误差和分割误差,避免过拟合问题,使模型训练过程更加稳定。基于以上改进,本文设计了一种具有编码-解码结构的肺部图像分割算法SERU-Net,能够对肺结节实现端到端的分割。本文通过多项对比实验验证SERU-Net算法的有效性。针对肺结节分割任务,在肺部CT图像数据集LIDC-IDRI上进行训练和测试,实验结果显示,改进模型取得了0.640的Dice值,相比U-Net模型提升了%7.92。为验证改进模块的有效性,本文进行了对比实验,分别在编码和解码路径中去除优化机制得到新的模型,这些网络的分割精度较U-Net都有所提升,但仍低于SERU-Net,进一步验证了本文提出的模型的合理性和有效性。
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