基于CAM U-Net的肺结节分割方法

摘要：

肺癌作为世界上死亡率最高的癌症之一,严重威胁人类的生命安全,早发现早治疗可以提高患者的生存率.为了准确地分割出肺部CT图像中的肺结节区域,提出一种基于CAM U-Net的肺结节分割方法.在U-Net网络基础上,通过添加通道注意力模块CAM,使网络中的特征聚焦于关键有用的信息,减弱甚至消除无关信息的干扰,进而提升模型的性能.在LIDC-IDRI肺结节公开数据集上的实验结果表明:该算法的交并比、Dice相似系数、准确率、和召回率分别为82.04%、89.24%、88.61%和91.28%.与其他肺结节分割方法相比,该算法具有更好的分割性能.

关键词：肺结节、分割、U-Net网络、通道注意力模块

所属期刊栏目：43

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：湖北省自然科学基金资助项目;中央高校基本科研业务费专项资金项目

在线出版日期：2024-01-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：104-111