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

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,该模块采用多分支结构提取多尺度特征信息,使用Sigmoid函数和Softmax函数对多尺度特征信息进行选择性校正,使校正后的特征信息聚焦于肺实质区域,输出特征更加具有针对性。实验表明,该方法对骰子系数、交并比、F1评分结果以及对肺实质分割结果都有一定程度的提升。