《表2 3D U-Net与3D Dense U-Net召回率》

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《基于三维密集网络的肺结节检测方法》

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在获取候选结节阶段，由3D Dense U-Net得到候选结节，一个结节随着切片序列的顺序从出现到消失的预测效果如图7所示。该结节直径为8.85 mm，属于小型结节，为了更好地展示肺部全局情况以及结节变化过程，对预测图进行拼接，以还原整个肺部结节预测情况，同时每隔两个切片选取一幅预测结果图进行展示。可见，预测结果能精确地定位，并且在一定程度上展现了结节形状。3D Dense U-Net与3D U-Net二者召回率数据如表2所示。数据显示，3D Dense U-Net总体召回率97.3%，其中10 mm结节召回率95.3%，5 mm以下结节召回率92.3%。与3D U-Net相比，总体召回率提高3.2%，10 mm以下结节召回率提升4.1%，5 mm以下结节召回率提高8.1%。可见，构建密集连接块代替普通卷积层，能有效加强网络度结节特征的学习，提高结节的检出率。