基于U-Net网络的肺部CT图像中的肺结节轮廓识别

张驰; 赵磊

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基于U-Net网络的肺部CT图像中的肺结节轮廓识别

首发时间：2019-11-29

张驰 ¹
张驰(1991-)，男，硕士研究生
赵磊 ¹
赵磊(1964-)，男，教授，主要研究方向：计算机应用

1、山东理工大学计算机科学与技术学院,山东淄博 255049

摘要：在肺部CT图像切片上，肺结节很小并且有些肺结节与周围良性组织相连。由于肺结节的灰度值与周围良性组织的灰度值相差很小，这使得肺结节轮廓识别有很大难度。为了完成肺结节轮廓识别任务，设计了基于U-Net的不同网络模型应用于肺结节轮廓识别，使用预处理后的LUNA16(Lung Nodule Analysis 16)数据集，引入批量归一化(Batch-Normalization)和残差网络进行优化训练。实验结果表明，模型能以较快的速度收敛，在测试集上的识别相似度为0.8796。

关键词：肺结节轮廓识别 U-Net 批量归一化残差网络

For information in English, please click here

Pulmonary nodule contour recognition in lung CT images based on U-Net network

ZHANG Chi ¹
张驰(1991-)，男，硕士研究生
ZHAO Lei ¹
赵磊(1964-)，男，教授，主要研究方向：计算机应用

1、School of Computer Science and Technology, Shandong University of Technology, Zibo 255049

Abstract：On the CT image of the lung, the pulmonary nodules are small and some of the pulmonary nodules are connected to the surrounding benign tissue. Since the gray value of the pulmonary nodules differs little from the gray value of the surrounding benign tissue, it makes the pulmonary nodule contour recognition very difficult. In order to complete the task of pulmonary nodule contour recognition, different network models based on U-Net were designed to be used for pulmonary nodule contour recognition. The pre-processed LUNA16 (Lung Nodule Analysis 16) data set was used to introduce batch normalization (Batch- Normalization) and residual network for optimal training. The experimental results show that the model can converge at a faster rate, and the recognition similarity on the test set is 0.8796.

Keywords： Pulmonary nodule contour recognition U-Net；Batch-Normalization；residual network

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张驰，赵磊. 基于U-Net网络的肺部CT图像中的肺结节轮廓识别[EB/OL]. 北京：中国科技论文在线 [2019-11-29]. https://www.paper.edu.cn/releasepaper/content/201911-95.

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论文编号	201911-95
论文题目	基于U-Net网络的肺部CT图像中的肺结节轮廓识别
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