一种基于改进U-Net的肺部医学影像分割方法及装置

摘要

本发明公开一种基于改进U‑Net的肺部医学影像分割方法及装置，对预先获取的原始CT图像进行归一化及阈值法二值化处理；采用瓶颈残差模块优化U‑Net下采样部分以构建U‑Net优化网络；对U‑Net优化网络采用Dice损失函数；采用NADAM优化算法，训练原U‑Net网络及U‑Net优化网络，并采用平均交并比MIoU指标衡量分割准确性。本发明采用残差块结构改进传统U‑Net网络结构，有效提升收敛速度，提高准确率；同时优化使用Dice损失函数以评判预估与真实间差别程度；本发明能够有效的提升图像细节质量，两肺边界、细小空洞与肺内各级支气管周围血管更精准，可以指导图像分割的研究以及进一步将前沿技术投入临床应用中去。