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基于RDU-Net网络的肺部CT分割算法研究
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作者 陈亚浩 韩林 +1 位作者 刘艳青 张悦 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第7期177-183,共7页
提出RDU-Net网络进行肺结节的分割工作。该网络以U-Net网络为基础,针对网络训练过程中经常出现的梯度消失现象,引入残差单元对基础网络进行改进,该操作很好地解决了网络模型训练过程中出现的梯度消失问题;为了提高网络的泛化能力,在网... 提出RDU-Net网络进行肺结节的分割工作。该网络以U-Net网络为基础,针对网络训练过程中经常出现的梯度消失现象,引入残差单元对基础网络进行改进,该操作很好地解决了网络模型训练过程中出现的梯度消失问题;为了提高网络的泛化能力,在网络中增加了Dropout层,以避免网络在训练过程中过拟合现象,进一步提高分割精度。该网络在LIDC-IDRI数据集上进行实验,其AUC和Dice分别达到了0.89和0.76,相较于基础网络其分割精度和分割效果都有一定的提高。 展开更多
关键词 深度学习 U-Net 肺片分割 肺结节
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