《表1 Dense-UNet网络各层的参数设置》

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《改进U-Net网络的肺结节分割方法》

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分类器由1×1卷积层和sigmoid激活层组成，其中，1×1卷积层用于减少特征图的数量，sigmoid激活层用于计算最终的特征图中每个像素的类别，从而输出网络的分割概率图。跳跃连接将网络中的浅层简单特征与深层抽象特征融合起来，从而可以得到更为精细的分割结果。表1为Dense-UNet模型中各层的参数设置。