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第40卷第7期算机仿真2023年7月
文章编号：1006-9348（2023）07-0154-05
基于改进U-Net网络的新冠病毒CT图像分割
陈成，张正，肖迪
（南京工业大学电气工程与控制科学学院，江苏南京211816）
摘要：新冠病毒2019(COVID-19)在过去一年内严重威胁人类生命和健康。全球经济、教育、交通等方面都受到了影响。为
了尽快解决新冠病毒引起的问题，快速准确判断人们是否感染是非常重要的。以U-Net为基本框架，采用多尺度特征提取
模块，并在反卷积过程中加人位置信息，将图像的全局信息和局部信息充分结合，提出改进模型并应用于COVID-19CT图
像集。上述模型通过深度学习自动分割COVID-19CT图像的左右肺、病灶和背景四部分。最后对分割结果进行了评价，达
到了预期的效果。有助于医务人员快速识别感染部位。
关键词：新冠病毒；医学图像分割；多尺度特征；位置信息
中图分类号：TP183文献标识码：B
SegmentationofCOVID-19CTImagesBasedonU-NetNetworks
CHENCheng,ZHANGZheng,XIAODi
(CollegeofElectricalEngineeringandControlScience,NanjingTechUniversity,NanjingJiangsu211816,China)
ABSTRACT:CoronaVirusDisease2019(COVID-19)hasseriouslythreatenedhumanlifeandhealthinthepast
year.Theglobaleconomy,education,transportation,andotheraspectshavebeenaffected.Inordertosolvethe
problemscausedbyCOVID-19assoonaspossible,itisveryimportanttoquicklyandaccuratelydeterminewhether
peopleareinfected.Inthispaper,wetakeU-Netasthebasicmodel,adoptamulti-scalefeatureextractionmodule
andaddpositioninformationinthedeconvolutionprocesstofullycombinetheglobalinformationandlocalinformation
oftheimage.WeproposeamodelsuitablefortheCOVID-19CTimagesets.Themodelcanautomaticallysegment
fourparts(leftandrightlung,disease,andbackground)ofCOVID-19CTimagesthroughdeeplearning.Theseg-
mentationresultsareevaluatedandtheexpectedresultsareachieved.Itishelpfulformedicalstafftoquicklyidentify
theinfectionarea.
KEYWORDS:COVID-19;MedicalImagesegmentation;Multi-scalefeature;Positioninformation
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