基于改进3D U-Net模型的肺结节分割方法研究

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摘  要：由于肺部CT图像的特征信息复杂度较高，经典3D U-Net网络在肺结节分割方面准确率较低，存在误分割等问题。基于此，提出一种基于改进3D U-Net的网络模型。通过将加入了密集块的3D U-Net网络和双向特征网络（Bi-FPN）融合，提高了模型分割精度。同时采用深度监督训练机制，进一步提高了网络性能。（剩余8144字）

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