【摘 要】
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肺癌对人类生命安全构成巨大的威胁，因此该文针对CT图像上出现的肺部结节特征不明显、形态大小不一且边界模糊不清的问题展开探讨，并给出基于A-VNET的系统针对肺部结节的划分方式。在该系统中设计了V-net框架，引入注意力机制，以突出某一局部位置的显著特点，从而改善模型的分割特性。在LUNA16数据集上做了分割实验，该方法 A-Vnet的F1分数比V-Net高2%，显著地提升了肺结节的分割精度。
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肺癌对人类生命安全构成巨大的威胁，因此该文针对CT图像上出现的肺部结节特征不明显、形态大小不一且边界模糊不清的问题展开探讨，并给出基于A-VNET的系统针对肺部结节的划分方式。在该系统中设计了V-net框架，引入注意力机制，以突出某一局部位置的显著特点，从而改善模型的分割特性。在LUNA16数据集上做了分割实验，该方法 A-Vnet的F1分数比V-Net高2%，显著地提升了肺结节的分割精度。
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