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CT成像技術是輔助醫生診斷肺部疾病的重要手段。針對肺部各組織結構復雜，難以準確地對肺部CT像中肺實質進行分割和提取的問題，提岀了一種編/解碼模弌的肺分割算法。為了獲得圖像的多尺度信息，首先向網絡模型中輸入多尺度圖像，使用殘差網絡結枃作為編碼模塊，在擴展網絡深度的冋時不造成網絡退化問題;此外，在編碼和解碼之間利用空洞空間金字塔池化（ASPP）充分提取上文多尺度信息;最后利用級聯操作，將捕捉到的信息與編碼層信息級聯，結合注意力機制從而提髙分割精度。通過對LUNA6數據集中89位患者的13465張CT圖像進行測試，以相似性系數和精確度作為主要評判標準，實驗精度分別達到了99.56%和9933%。實驗結果表明，該方法能有效分割出肺實質區域，與其他網絡相比分割效果更好。
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