【摘 要】
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In order to accurately segment the lung nodules in CT images,an improved U-Net network segmentation method of lung nodules is proposed.This method introduces a multi-scale convolution kernel,strengthe
【机 构】
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School of Information Science ＆ Engineering,Northeastern University
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In order to accurately segment the lung nodules in CT images,an improved U-Net network segmentation method of lung nodules is proposed.This method introduces a multi-scale convolution kernel,strengthens the network’s extraction and utilization of different receptive field features,extracts target features of different sizes on the image,and uses an improved hybrid loss function to alleviate the problem of class imbalance.The experimental results on the LIDC-IDRI lung nodule public database show that the Dice similarity coefficient value,Precision and Recall achieved by this method are 0.856,0.871 and 0.853,respectively.Compared with other segmentation networks,this method can accurately segment lung nodules and has good segmentation performance.
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