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CAD-Unet: A Capsule Network-Enhanced Unet Architecture for Accurate Segmentation of COVID-19 Lung Infections from CT Images
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种名为CAD-Unet的深度网络架构，结合胶囊网络，以提高COVID-19肺部感染在CT图像中的分割精度。实验结果表明，该模型在公共数据集上的表现优于现有方法，具有良好的临床应用前景。
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关键要点
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本研究提出了一种名为CAD-Unet的深度网络架构，结合胶囊网络，以提高COVID-19肺部感染在CT图像中的分割精度。
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COVID-19肺部感染的分割面临不清晰的边界和低对比度的玻璃样浑浊表现的挑战。
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CAD-Unet能够有效提取病变的空间信息，从而提升分割精度。
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实验结果表明，该模型在公共数据集上的表现优于现有方法，具有良好的临床应用前景。
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