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摘要
目的：针对肺结节分割过程中存在边缘信息丢失、边界分割模糊问题，在Vnet基础上改进BSR-Vnet算法。方法：首先，利用边缘关键点选择算法和空洞卷积改进BFB边缘特征增强模块，集成进编码器中，用以保留更多边缘信息；其次，用空间-通道压缩激励模块sc-SE引入双注意力机制，代替Vnet的瓶颈结构，提取非局部上下文信息；最后，利用Vnet原有的残差结构，使用混合空洞卷积构造残差空洞模块RDB代替原本的解码器，用于扩大感受野，提取更多特征细节。结果：本文改进的BSR-Vnet应用在公共数据集LIDC-IDRI上，在Dice系数上达到了87.94%的结果。结论：与基础Vnet方法相比，该模型有效保留了更多的边缘结构和信息，提取了更多上下文信息，使肺结节分割结果更为精确。
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