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摘 要：深度卷积神经网络在医学图像分割领域运用广泛，目前的网络改进普遍是引入多尺度融合结构，增加了模型的复杂度，在提升精度的同时降低了训练效率。针对上述问题，提出一种新型的WU-Net肺结节图像分割方法。该方法对U-Net网络进行改进，在原下采样编码通路引入改进的残余连接模块，同时利用新提出的dep模块改进的信息通路完成特征提取和特征融合。（剩余14201字）
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基于WU-Net网络的肺结节图像分割算法
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