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基于Faster-RCNN的肺结节检测算法
被引量：
11
1
作者
宋尚玲
杨阳
+1 位作者
李夏
冯浩
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第2期129-136,共8页
针对目前的肺结节检测中存在的个体差异、同病异影、同影异病的问题,提出一种大样本条件下的基于Faster-RCNN的肺结节检测算法,对比研究目前的深度学习模型的适应性,给出一种通用的随着样本数量增加肺结节检测率持续提升的策略。首先搭...
针对目前的肺结节检测中存在的个体差异、同病异影、同影异病的问题,提出一种大样本条件下的基于Faster-RCNN的肺结节检测算法,对比研究目前的深度学习模型的适应性,给出一种通用的随着样本数量增加肺结节检测率持续提升的策略。首先搭建深度学习的软硬件环境,设置影像数据接口与Faster-RCNN的网络接口匹配;然后搭建Faster-RCNN的单类分类网络,并对网络结构的参数进行调整优化;最后用包含2000例病人的肺结节数据集,通过不同的卷积神经网络模型(包括ZF和VGG),计算CT图像在各自模型中的特征。对测试结果进行分析评估,分别统计其漏检率、检测准确率,并探讨不同训练数量和数据增广类型对最终检测准确率的影响。最终ZF模型的检测准确率为90.82%,准确率的波动方差为13.30%;VGG模型的检测准确率为87.02%,准确率的波动方差为37.10%。ZF模型的波动方差小,检测精确度高,综合考虑,ZF模型对肺结节的检测效果优于VGG模型的检出效果。所提出的肺结节检测技术具有良好的理论价值和工程应用价值。
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关键词
Faster-RCNN
肺结节检测
ZF模型
VGG模型
卷积神经网络
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题名
基于Faster-RCNN的肺结节检测算法
被引量：
11
1
作者
宋尚玲
杨阳
李夏
冯浩
机构
山东大学第二医院
山东大学信息科学与工程学院
出处
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第2期129-136,共8页
基金
国家重点研发计划项目(2018YFC0831100,2017YFC0803400)。
文摘
针对目前的肺结节检测中存在的个体差异、同病异影、同影异病的问题,提出一种大样本条件下的基于Faster-RCNN的肺结节检测算法,对比研究目前的深度学习模型的适应性,给出一种通用的随着样本数量增加肺结节检测率持续提升的策略。首先搭建深度学习的软硬件环境,设置影像数据接口与Faster-RCNN的网络接口匹配;然后搭建Faster-RCNN的单类分类网络,并对网络结构的参数进行调整优化;最后用包含2000例病人的肺结节数据集,通过不同的卷积神经网络模型(包括ZF和VGG),计算CT图像在各自模型中的特征。对测试结果进行分析评估,分别统计其漏检率、检测准确率,并探讨不同训练数量和数据增广类型对最终检测准确率的影响。最终ZF模型的检测准确率为90.82%,准确率的波动方差为13.30%;VGG模型的检测准确率为87.02%,准确率的波动方差为37.10%。ZF模型的波动方差小,检测精确度高,综合考虑,ZF模型对肺结节的检测效果优于VGG模型的检出效果。所提出的肺结节检测技术具有良好的理论价值和工程应用价值。
关键词
Faster-RCNN
肺结节检测
ZF模型
VGG模型
卷积神经网络
Keywords
faster-RCNN
pulmonary nodule detection
ZF model
VGG model
convolutional neural network
分类号
R318 [医药卫生—生物医学工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Faster-RCNN的肺结节检测算法
宋尚玲
杨阳
李夏
冯浩
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020
11
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