针对肺结节低层特征在网络传输过程中的缺失问题,基于多尺度特征结构,提出一种改进的U-Net卷积神经网络肺结节检测算法。采用卷积操作与池化操作获取高层特征,通过密集网络使得特征信息在输入层和输出层之间高速流通,并结合扩张卷积生成多尺度特征,提高肺结节低层特征的利用率。实验结果表明,与传统U-Net卷积神经网络的肺结节检测算法相比,改进算法对于小型结节的检测准确率约提高20%,可实现更准确的肺部病灶区域定位。
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