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基于改进U-Net网络的肺部CT图像结节分割方法
摘 要：肺结节的精准分割对于肺肿瘤的良恶性诊断具有重要意义。针对肺结节在肺部CT图像中占比较小且形态各异，为肺结节的识别带来障碍等问题，提出一种改进的U-Net肺结节分割算法：加入双注意力模块，强化重要特征;使用残差模块简化网络训练，避免梯度消失;加入空洞空间金字塔池化模块，得到上下文不同尺度的特征;融合Focal loss函数与Dice损失函数，解决样本分布不均衡和难分样本挖掘问题。