基于改进的U-Net肺结节分割方法研究

由于肺部CT图像的特征信息复杂程度高,经典U型卷积网络对肺结节分割存在准确率较低和误分割等问题。针对这一问题,提出一种改进的U型卷积网络模型。该模型将U-Net网络和DenseNet网络融合,将解码器浅层特征连接至深层特征来增强特征的复用性。通过U-Net网络与卷积条件随机场(ConvCRF)的端到端结合训练来增强边缘特征,解决了边界模糊的问题。提出一种改进的focal loss损失函数,该函数提高了结节所占的权重,解决了正负样本不平衡的问题。在LUNA16数据集中作对比实验验证了模型的性能,分割精准度达到0.9374,敏感度为0.941,该结果证明了改进模型在肺结节分割中更优。