【摘 要】
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胸部CT图像中新型冠状病毒肺炎(COVID-19)病灶的准确分割可以为诊断提供助力.新型冠状病毒肺炎在CT影像上的表现包括磨玻璃影、实变、胸腔积液病灶等,这些征象的纹理、大小和
【机 构】
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深睿医疗人工智能研究院 北京 100080;中国人民大学统计学院 北京 100086
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胸部CT图像中新型冠状病毒肺炎(COVID-19)病灶的准确分割可以为诊断提供助力.新型冠状病毒肺炎在CT影像上的表现包括磨玻璃影、实变、胸腔积液病灶等,这些征象的纹理、大小和位置变化较大.该研究提出的深度神经网络RCB-UNet++,可以用于新型冠状病毒肺炎在CT影像上的分割问题.该网络在UNet++网络的基础上,增加了残差模块和卷积块注意力模块.此架构能有效地提取底层的纹理信息和高层的语义信息,并基于注意力机制优化模型效果.该研究所提出的RCB-UNet++模型经过在45例样本上的训练后,在50例测试集上的Dice系数达到了0.715,且敏感性和特异性分别达到了0.754和0.952,超过基于同样数据划分的其他已发表的深度学习模型.这表明所提出的算法有效地提高了分割效果,具有从CT图像中全自动分割新型冠状病毒肺炎病灶的潜力.
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