26年WH人工智能基于U-Net的肺炎CT图像分割方法研究6.12-AI0.65_1-约23584字符.docx

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JXSFDXXXX 专业 2026 届学士学位论文I摘要本文选择肺炎 CT 图像为研究对象，研究其分割问题。由于肺炎 CT 图像中病灶边缘模糊、密度不均以及形态各异等导致分割较为困难，在以往的工作中通过人工选取特征来实现分割，但是这种方法对于上述问题并不能有效解决。而在近年来，基于卷积神经网络对肺炎 CT 图像进行分割也已取得一定成果。本文以 U-Net 为主要研究对象，同时采用 FCN-ResNet、SegNet 以及DeepLabV3 作为参考模型进行对比试验，在此基础上对肺炎 CT 图像分割相关知识进行了阐述，主要包括：肺炎 CT 图像分割的概念、原理与评价标准等；然后...

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