面向新冠肺炎病灶的自动化分割方法

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摘要：为了更准确地诊断和评估新冠肺炎疾病，开发新冠肺炎CT图像的精确病灶分割方法至关重要。本研究提出了一个基于改进的U-Net全卷积网络的病灶分割方案，包括可学习的下采样、多尺度特征融合，以及注意力机制等具体技术手段。实验结果表明，该方案能够准确识别感染区域，实现病灶的自动化分割，为后续的计算机辅助诊断系统提供支持，基本满足新冠肺炎影像分析的需求。（剩余4878字）

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