【摘 要】
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肺癌是所有癌症中死亡率最高的之一,而计算机断层扫描是筛查肺癌的最有效的方法,随着计算机辅助系统的日渐成熟,医学图像处理领域也越来越智能化。精准分割肺结节是提升肺癌检测可靠性的重要一步,既能提高医生的诊断效率,还能减少工作压力和降低误诊率。本文以胶囊网络为基础,深入研究了对胶囊网络网络结构和动态路由协议进行改进的SegCaps网络。本文主要对SegCaps网络进行了改进,并将其应用在肺结节分割任务上
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肺癌是所有癌症中死亡率最高的之一,而计算机断层扫描是筛查肺癌的最有效的方法,随着计算机辅助系统的日渐成熟,医学图像处理领域也越来越智能化。精准分割肺结节是提升肺癌检测可靠性的重要一步,既能提高医生的诊断效率,还能减少工作压力和降低误诊率。本文以胶囊网络为基础,深入研究了对胶囊网络网络结构和动态路由协议进行改进的SegCaps网络。本文主要对SegCaps网络进行了改进,并将其应用在肺结节分割任务上,主要研究成果如下:（1）为了改善类别不平衡的问题并提升分割精度,本文主要对SegCaps的分割损失函数进行了改进,提出了两种联合损失函数,并将基于二元交叉熵损失函数、二元交叉熵与DICE联合损失函数、加权交叉熵损失函数、加权交叉熵与DICE联合损失函数等四种分割损失函数训练的SegCaps模型的分割性能进行对比,实验结果表明本文提出算法的准确性。（2）为了进一步提升分割性能,本文改进了SegCaps的网络结构。由于加深卷积层能分层次的提取信息,能进一步提高网络的表现力。在初始胶囊层前增加一层卷积层,不改变输出的特征图。然后对改进的算法和原来的SegCaps模型以及其他的分割模型进行对比,实验结果表明本文提出算法的准确性。（3）为了进一步提升分割精度,本文改进了SegCaps的胶囊组维度。为了增加底层胶囊向高层胶囊传递特征的多样性,包含更丰富的特征信息,本文将SegCaps的胶囊向量组的维度增大到原来的两倍,然后对改进的算法和原来的SegCaps模型以及其他的分割模型进行对比,实验结果表明本文提出算法的准确性。
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