一种改进的UNet肺结节分割方法

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一种改进的UNet肺结节分割方法
申请号:CN202410932956
申请日期:2024-07-12
公开号:CN118898628A
公开日期:2024-11-05
类型:发明专利
摘要
一种改进的UNet肺结节分割方法,包括以下步骤:S1、进行数据集准备、数据集划分和实验环境准备;S2、对UNet模型引入高阶CutMix数据增强算法:S3、对UNet模型添加ECA注意力模块;S4、对UNet模型将上采样替换成Dysample模块;S5、在UNet的上采样后面添加深监督模块;S6、使用交叉熵与GDL混合损失。本发明所要解决的技术问题是提供一种改进的UNet肺结节分割方法,添加了ECA模块,ECA模块通过动态调整特征图中不同通道的权重,加强了模型对重要特征的关注度,从而提升了模型的识别能力。运用Dysmple模块减少了上采样的计算量,添加深监督模块加速网络训练过程,采用混合损失解决类别不平衡问题。
技术关键词
分割方法 上采样 混合损失函数 图像 模块 全局平均池化 监督技术 尺寸 通道注意力机制 特征提取能力 标签 网格 深度学习模型 数据 预测特征 统计特征 动态 定义
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