MA_MultiResUnet:一种基于改进MultiResUnet的CT影像肺结节分割方法

来源：计算机应用与软件杂志2025年第4期北京时间：

作者：卢伟, 帅仁俊, 赵宸

摘要：肺癌在形成肿瘤之前，往往会以肺结节的形态出现，因此及时对肺结节做出正确诊断对提高患者的生存率有重大的意义。提出一种基于MA_MultiResUnet的CT(Computed Tomography)影像肺结节分割方法来辅助医生诊断肺结节，该方法通过重新定义模型中跳跃连接结构来进一步获得具有多尺度空间信息且重要通道特征突出的特征图以及在解剖器中引入通道注意力模块来进行特征校准，从而改善网络对肺结节的分割表现。数据集采用LIDC-IDRI公开数据集，将该方法在预处理后的数据集上进行评估，实验结果表明，MA_MultiResUnet的Recall、Dice、Mlol 表观分别达到85.76%、84.24%、86.99%，较已有方法有显著的提升。

关键词：MA_MultiResUnet, CT影像, 肺结节, 分割, 跳跃连接, 注意力, 特征校准