U-Det:一种改进的双向特征网络U-Net结构用于肺结节分割 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...
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... Pulmonary--Detection5 segmentation deep network(2018) 摘要:本文提出了一种深度学习模型–iW-Net,可以在CT图像...
从全局角度提取肺结节及周 边组织的结构特征,浅层 3D U-Net 提取图像纹理特征;利用上述结构特征及纹理特征进行特征增强;多尺度残差块和 3D 坐标注意力对 3D U-Net 进行改进,用于提取特征增强后的肺结节多尺度信息,并在 3D U-Net 解码器基础上,对深层语义 信息进行复用,最终实现肺结节分割.在 LIDC-IDRI 数据...