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随着肺癌发病率与日俱增,辅助医生提高诊断准确率的辅助算法成为了医学分割任务的首要研究目标.针对肺叶辅助分割问题中肺叶间类别间隙分割不光滑的问题,提出了基于双注意力机制的三维肺叶分割算法3D DA-ResUnet.将2D ResUnet网络拓展到三维形成3D ResUnet网络,运用三维卷积从三维角度进行编码,以良好的分割某些在二维没有明显表征的特征.同时为了充分挖掘三维图像的空间与通道信息,在3D ResUnet模型中加入双注意力(Dual Attention, DA)模块,该模块可自适应地集成空间和通道维度的全局信息.实验结果表明：对5个肺叶的分割精度分别达到0.961、0.92、0.966、0.965、0.962,综合精度达到0.959.因此基于双注意力机制的三维肺叶分割算法3D DA-ResUnet可以帮助提升细分决策,减少误分类的发生,更好地改善分割不连续,不光滑的问题,与其他网络相比,分割效果更好. 相似文献
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