肺实质分割

作品数：60被引量：143H指数：7
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基于改进的YOLOv5肺结节检测
《安庆师范大学学报(自然科学版)》2024年第4期67-72,共6页王远志 范恒帅 
国家重点研发项目(SQ2020YFF0402315)。
针对肺结节检测准确率低的问题,本研究提出了一种改进的YOLOv5肺结节检测算法。使用全局阈值法并结合形态学处理方法对肺部CT图像进行分割,从而获取肺实质,减少了图像上的冗余信息。在YOLOv5主干网络中引入SENet,重新标定不同通道特征...
关键词：肺结节检测 肺实质分割 YOLOv5 SENet 
基于选择性自校正卷积U-Net的肺部X射线图像肺实质分割
《天津科技大学学报》2024年第4期73-80,共8页王怡 李昆 
针对U-Net分割算法无法提取多尺度特征、易受到伪影和噪声干扰而导致在肺部X射线图像中肺实质分割不精确的问题,提出一种基于选择性自校正卷积的U-Net改进算法。改进后的U-Net算法将普通卷积模块替换为选择性自校正卷积模块,该模块采用...
关键词：肺部X射线图像 肺实质分割 U-Net模型 选择性自校正卷积 
基于多尺度级联注意网络的肺实质分割被引量：1
《国外电子测量技术》2024年第5期60-69,共10页许圳兴 余耀 赵东 陈园 范圣旺 
江苏省高等学校基础科学(自然科学)研究面上省资助经费项目(22KJB140017);无锡学院人才启动基金(2019r015,2022r006)项目资助。
针对肺实质分割任务中不同尺度特征的全局上下文信息利用率低、分割精度低、分割细节模糊等问题,提出一种多尺度级联注意网络(multiscale cascaded attention networks,MCANet)。该网络主要由多尺度特征提取网络(multi-scale feature ex...
关键词：肺实质分割 多尺度级联注意网络 多尺度特征提取网络 多尺度注意力引导模块 解码特征整合器 
新型架构下的密集网络在肺部影像的分割研究被引量：1
《重庆工商大学学报（自然科学版）》2023年第6期53-60,共8页陈亮 高文根 张晨 陈东 
国家自然科学基金项目(61976005).
在医学图像分割领域中,肺实质的分割对肺结节检测有着至关重要的作用,在考虑到模型参数量的情况下追求更高的精度一直是研究热点之一;为此提出了新的三层密集卷积神经网络DA-UNet,首先用密集卷积模块代替在传统U-Net使用的普通3×3卷积...
关键词：U-Net 密集网络 肺实质分割 空洞空间金字塔池化 注意力门 DA-UNet 评价指标 
基于非局域注意力和多任务学习的胸部X线片肺实质分割方法
《生物医学工程学杂志》2023年第5期912-919,共8页熊亮 秦小林 刘欣 
四川省科技计划资助(2019ZDZX0006);重庆市科卫联合科研项目(2021MSXM037);中科院STS区域重点A类(KFJ-STS-QYZD-2021-21-001)。
肺实质的准确分割是计算机辅助影像学诊断肺部疾病的关键。随着深度学习技术的发展,基于全卷积网络的图像分割模型取得了很好的效果,但对于边缘模糊和肺实质密度不均匀的情形仍会误分割。针对该问题,本文提出一种基于非局域注意力机制...
关键词：胸部X线片 肺实质分割 非局域注意力 多任务学习 
基于改进的DeepLabV3+肺实质分割网络被引量：1
《电脑知识与技术》2023年第20期1-7,共7页尹强 彭刚 宋文广 曾威 
中国高校产学研创新基金(2021ALA01004);2020年新疆维吾尔自治区创新人才建设专项自然科学计划(自然科学基金)(2020D01A132);惠州学院自主创新能力提升计划项目(hzu202018);湖北省科技示范项目(2019ZYYD016)。
肺野分割是肺部疾病筛查和诊断的前置工作,针对现存网络模型普遍存在的参数庞大、分割效率和灵敏度低的问题,提出了一种基于DeepLabV3+改进的肺实质分割网络。改进的模型使用MobileNetV2作为骨干特征提取网络,以降低网络模型参数,提升...
关键词：语义分割 深度学习 MobileNetV2 DeepLabV3+ 肺实质分割 
基于深度学习的CT图像肺气管分割被引量：1
《沈阳师范大学学报（自然科学版）》2022年第6期558-564,共7页程立英 王晓伟 刘祖琛 汪浩 覃文军 
国家自然科学基金资助项目(61971118);辽宁省教育厅科学研究经费项目(LZD202003)。
根据肺部计算机横断扫描(computed tomography,CT)图像准确提取肺气管对肺呼吸功能测定和疾病诊断具有重要意义。现有的肺气管分割方法需要依赖大量人机交互才能提升分割精度,而深度学习在医学图像处理领域有比较广泛的应用,尤其是在肺...
关键词：深度学习 肺实质分割 肺气管分割 Attention-Unet网络 
基于CAMCGU-Net网络的CT图像肺实质分割算法
《现代计算机》2022年第24期52-56,共5页杜佳成 余艳梅 汪恩惠 陶青川 
肺癌的及时诊断和治疗能够降低肺癌病人的死亡率,目前的主要诊断方法是采用计算机断层扫描(computer tomography,CT)技术,CT具有更高的分辨率和灵敏度,能够正确检测肺部中病灶位置。基于CT图像的肺实质准确分割是临床肺部疾病诊断的一...
关键词：计算机断层扫描 肺实质分割 协调注意力 
基于双尺度并行注意力网络的肺实质分割
《生物医学工程学杂志》2022年第4期721-729,共9页冯凯丽 任莉莉 吴彦林 李艳 王洪瑞 王光磊 
国家自然科学基金项目(61473112);河北省自然科学基金重点项目(F2017201222)。
自动准确地对肺实质进行分割对于肺癌辅助诊断至关重要。近年来,深度学习领域的研究者们提出了许多基于U型网络(U-Net)改进的肺实质分割方法。但是现有的分割方法忽视了不同层级间特征图语义信息的融合互补,并且无法区分特征图中不同空...
关键词：肺实质分割 深度学习 协同注意力 多尺度信息 
结合K-Means和阈值凸包算法的肺实质分割方法
《网络新媒体技术》2022年第4期42-51,共10页李倩 原建平 肖灵 
肺实质分割是肺部CT用于诊断肺部疾病的关键步骤之一,精准的肺部分割有助于辅助医生提高诊断效率。现有的分割模型严重依赖大量样本的训练,面对突发疾病或样本有限时对新病灶的特征学习不够充分,无法实现有效的肺实质分割。针对上述问题...
关键词：K-MEANS 阈值凸包算法 肺实质分割 CT 数据有限 
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