改进的卷积神经网络在肺部图像上的分割应用

来源 :计算机科学与探索 | 被引量 : 0次 | 上传用户：xiao959907530

【摘要】

：

CT成像技术是辅助医生诊断肺部疾病的重要手段。针对肺部各组织结构复杂,难以准确地对肺部CT图像中肺实质进行分割和提取的问题,提出了一种编/解码模式的肺分割算法。为了获得图像的多尺度信息,首先向网络模型中输入多尺度图像,使用残差网络结构作为编码模块,在扩展网络深度的同时不造成网络退化问题;此外,在编码和解码之间利用空洞空间金字塔池化(ASPP)充分提取上文多尺度信息;最后利用级联操作,将捕捉到的信息

【作者】

：

钱宝鑫肖志勇宋威

【机构】

：

江南大学人工智能与计算机学院

【出处】

：

计算机科学与探索

【发表日期】

：

2020年08期

【关键词】

：

CT图像肺实质医学图像分割深度学习 CT imagelung parenchymamedical image segmentationdeep learn

【基金项目】

：

江苏省自然科学基金优秀青年基金No.BK20190079,国家自然科学基金No.61673193,江苏省自然科学基金No.BK20181341,中国博士后科学基金No.2017M621625

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