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
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统计特征
动态
定义
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