一种基于Res2Net改进的V-Net肺结节分割方法
李元龙1
门靖茹2
刘嘉林1
陈琦1
吴凉1
1.山东第一医科大学(山东省医学科学院)放射学院,泰安 2710162.延安大学 物理与电子信息学院,延安 716000
摘要：为提高肺部计算机断层扫描(computed tomography,CT)图像中结节的分割效率,本研究对V-Net 3D分割模型进行了改进提出了Res2Net-Vnet.首先,对图像进行预处理以缓解正负样本不均的影响;然后,将V-Net中原始的单尺寸卷积替换为Res2Net卷积,通过使用小卷积核堆叠,增加感受野的尺度特征,同时降低模型参数.本研究在Luna16 子数据集上的实验显示,V-Net、SKV-Net、Res2Net-Vnet的Dice相似系数分别为 0.703、0.750、0.764.结果表明,Res2Net-Vnet在肺结节分割方面优于V-Net和SKV-Net,具有一定的有效性.
关键词：肺癌卷积网络多尺度融合残差连接轻量级辅助诊断
分类号：R318(医用一般科学)TP391(计算技术、计算机技术)
资助基金：山东第一医科大学(山东省医学科学院)国家级大学生创新创业训练项目(202310439111)泰安市科技创新发展项目(2023NS381)
论文发表日期：2024-10-28
在线出版日期：2026-09-11（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 356-361 )
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