【摘 要】
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针对图像噪声以及血管、支气管等因素引起的肺分割困难的问题,提出了一种基于逻辑校准的多分类残差网络分割算法。该算法将图像区域划分为肺、背景及边界三类,通过扩大不同类型间的差异来提升分割准确率。算法先将图像分割为固定尺寸区域,然后利用残差网络提取纹理特征进行分类训练与测试,实现粗分割。最后对边界区域阈值处理实现细分割。利用公开数据集对该算法进行了测试,实验结果表明,此分割算法在召回率、精确率以及交并比
【机 构】
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武汉大学物理科学与技术学院,武汉430072;武汉大学物理科学与技术学院,武汉430072;桂林航天工业学院电子信息与自动化学院,广西桂林541004
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针对图像噪声以及血管、支气管等因素引起的肺分割困难的问题,提出了一种基于逻辑校准的多分类残差网络分割算法。该算法将图像区域划分为肺、背景及边界三类,通过扩大不同类型间的差异来提升分割准确率。算法先将图像分割为固定尺寸区域,然后利用残差网络提取纹理特征进行分类训练与测试,实现粗分割。最后对边界区域阈值处理实现细分割。利用公开数据集对该算法进行了测试,实验结果表明,此分割算法在召回率、精确率以及交并比等方面均优于当下前沿的分割网络之一的U-Net,分别达到99.79%,98.13%和97.83%,可为后
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