基于高級語義及注意力的肺結(jié)節(jié)分割模型

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摘  要： 為了能夠早些發(fā)現(xiàn)肺結(jié)節(jié)患者，進(jìn)行有效的預(yù)防和治療，便能夠大大提升肺癌患者的生存率，針對醫(yī)學(xué)CT圖像肺結(jié)節(jié)分割時(shí)存在異質(zhì)性，會(huì)導(dǎo)致分割精度降低，提出一種基于高級語義及注意力的肺結(jié)節(jié)分割模型。該模型使用VGG16作為主干網(wǎng)絡(luò)搭建U?net模型；采用金字塔池化模塊（PPM），在盡可能保留原信息的情況下，將深層信息進(jìn)行加強(qiáng)提取，得到更加豐富的高級語義信息；同時(shí)利用CA注意力機(jī)制強(qiáng)化重要的特征，實(shí)現(xiàn)空間和通道方向上的信息整合；使用Focal Loss和Dice Loss函數(shù)解決肺結(jié)節(jié)分割中前背景不均衡和難區(qū)分的問題。（剩余8927字）