U-Det:一种改进的双向特征网络U-Net结构用于肺结节分割
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肺癌的早期诊断和分析涉及在计算机断层扫描(CT)图像中进行精确而有效的肺结节分割。但是,未知形状的视觉特征和CT图像中结节的周围环境对肺结节的可靠分割提出了一个挑战性问题。本文提出了一种资源高效的模型架构U-Det,它是一种端到端的深度学习方法可以解决手头上的任务。它在编码器和解码器之间合并了Bi-FPN(双向特征网络)。此外,它使用Mish激活函数和掩码的权重,从而可以提高分割效率。 本次实验采用LUNA-16数据集上,该数据集包括1186个肺结节,在该数据集上对该模型进行了广泛的训练和评估。结果证明,U-Det架构的Dice相似系数优于现有的U-Net模型(DSC)为82.82%,并取得可与人类专家媲美的结果。
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