融合注意力特征的多任务肺结节检测和分割

针对CT图像肺结节检测和分割模型复杂且精度低的问题,提出一种端到端的融合注意力特征的多任务肺结节检测和分割算法。利用多任务模型对肺结节检测和分割进行建模,实现模型参数的共享和计算复杂度的降低;提出残差注意力特征融合模块融合尺度和语义不一致的特征,获取更加丰富的特征信息;采用自适应多任务损失函数,实现主任务和辅助任务损失权重的均衡。在LIDC-IDRI数据集上进行了详尽的实验,肺结节检测的CPM得分达到90.94%,肺结节分割的IoU和DSC分数分别为71.78%和80.89%,验证了算法的有效性。