【摘 要】
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针对肺部疾病的诊疗，从计算机断层扫描（Computed Tomography, CT）图像中自动检测肺部病灶，对监测疾病进展和进一步临床治疗具有重要意义。为此，基于U-Net网络，提出新型的肺部CT图像分割网络LG-Net。利用带有注意力模块的跳层连接对病灶区域提取边缘轮廓信息；其次，引入多级残差卷积与特征融合模块，弥补网络中的特征损失问题。在公开数据集上的实验表明，LG-Net提高了肺部CT图像
【基金项目】
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贵州省科技计划项目（黔科合支撑[2021]一般176）；
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针对肺部疾病的诊疗，从计算机断层扫描（Computed Tomography, CT）图像中自动检测肺部病灶，对监测疾病进展和进一步临床治疗具有重要意义。为此，基于U-Net网络，提出新型的肺部CT图像分割网络LG-Net。利用带有注意力模块的跳层连接对病灶区域提取边缘轮廓信息；其次，引入多级残差卷积与特征融合模块，弥补网络中的特征损失问题。在公开数据集上的实验表明，LG-Net提高了肺部CT图像的分割精度，相较于传统的U-Net算法具有更优异的分割性能。
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