【摘 要】
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针对计算机断层扫描（CT）影像中肺结节存在尺寸小、形状异质化高、细节特征模糊、易与周围组织混淆等问题，本文提出了一种融合多特征和注意力机制的深度卷积神经网络，实现肺结节的准确定位和分割。算法中改进的VGGNet16主干网络可以自动识别较小的肺结节，各block中引入的卷积块注意力模块让算法重点关注肺结节区域，主干网络末端加入部分解码器聚合多个高层特征，不同层级的特征相互补充，从而生成全局粗略特征图
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针对计算机断层扫描（CT）影像中肺结节存在尺寸小、形状异质化高、细节特征模糊、易与周围组织混淆等问题，本文提出了一种融合多特征和注意力机制的深度卷积神经网络，实现肺结节的准确定位和分割。算法中改进的VGGNet16主干网络可以自动识别较小的肺结节，各block中引入的卷积块注意力模块让算法重点关注肺结节区域，主干网络末端加入部分解码器聚合多个高层特征，不同层级的特征相互补充，从而生成全局粗略特征图，反向注意力机制引导算法由上向下逐层细化结节信息。最后，融合多特征，即将低层边界特征作为分割约束与高层特
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