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摘要
在现有的医学图像分割网络中，U-Net已在肺部影像分割中成功应用。为了充分利用全卷积U-Net网络提取到的肺实质特征，改善肺分割的效果，提出一种融合通道注意力的CAU-Net肺分割算法。将通过跳跃连接网络融合的浅层和深层特征输入通道注意力，进行像素级别的特征权重分配以提升模型对特定特征信息的权重，让感受野内分割的主要特征更突出，网络层级对特征的学习更加专注。在Kaggle竞赛的肺分割数据集上进行了实验，所提算法在测试数据集的肺实质分割中精确率达99.4%，准确率达97.8%，相似度达96.9%，敏感度达99.1%，特异性达99.5%，结果表明，该算法能够对肺部区域进行有效分割。
- 出版日期2023
- 单位四川轻化工大学
