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摘要
U-net是常用的医学图像分割网络,但仍存在卷积神经网络中泛化能力差、容易过拟合的缺点。针对其缺点,研究全卷积肺结节分割网络,引入随机失活层,采用新的激活函、损失函数、优化器等改进网络结构,改进后的网络具有更高的查全率。然后融合改进重构权值的局部线性嵌入算法对特征进行提取,最后采用XGBoost分类器进行最后的筛选分类。通过实验验证表明,得到实融合以上两种算法的肺结节检测具有更高的准确率更高的准确率和更好的泛化性,可以应用于肺结节检测。
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单位河北工业大学; 电子信息工程学院
