公开(公告)号：CN115690126A

公开(公告)日：2023-02-03

申请号：CN202211379072.2

申请日：2022-11-04

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 李东洁 ,  袁善良 ,  王雪莹 ,  梁雨 ,  高锐

IPC: G06T7/11 ,  G06T7/00 ,  G06V10/77 ,  G06V10/774

Abstract: 本发明提出了基于REMU‑Net的肺结节CT图像分割算法，包括：收集肺部CT图像，对图像进行预处理，提取肺实质以及感兴趣划分，预处理后将数据划分为训练集、验证集以及测试集，对训练集进行线上数据增强；在U‑Net基础上提出了REMU‑Net，在ResNeSt块的Split‑Attention块中引入空间注意模块形成ResNeSt‑SAM块，利用ResNeSt‑SAM块构成的编码器进行特征提取，随后通过基于空洞空间金字塔池化模块构成的特征增强模块，获得了更丰富的语义信息，接着利用多尺度跳跃连接进行多尺度特征的融合，最后通过解码器逐渐恢复特征图的尺寸，输出分割肺结节的预测结果。本发明采用REMU‑Net算法，大幅度提高了肺结节的分割精度，为医生接下来的诊断提供了有力的支持。