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基于卷积神经网络的CT图像肺结节检测
被引量：
13
1
作者
谢未央
陈彦博
+2 位作者
王季勇
李强
陈群
《计算机工程与设计》
北大核心
2019年第12期3575-3581,共7页
为帮助医生降低工作强度,减少诊断错误,提升准确率,提出一种基于三维卷积神经网络的肺结节检测算法。根据肺结节在CT图像中的特点,设计改进的三维候选区域推荐网络进行结节初始检测。在此基础上,使用多尺度、多网络融合的分类网络去除...
为帮助医生降低工作强度,减少诊断错误,提升准确率,提出一种基于三维卷积神经网络的肺结节检测算法。根据肺结节在CT图像中的特点,设计改进的三维候选区域推荐网络进行结节初始检测。在此基础上,使用多尺度、多网络融合的分类网络去除初检结果中的假阳性。在LUNA16数据集上验证了所提算法的准确性和有效性,并将结果与其它算法进行比较,讨论了该肺结节检测算法的性能。
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关键词
肺结节
CT图像
计算机辅助检测
卷积神经网络
深度学习
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职称材料
题名
基于卷积神经网络的CT图像肺结节检测
被引量：
13
1
作者
谢未央
陈彦博
王季勇
李强
陈群
机构
中国科学院
上海
高等
研究院
高端医学
影
像技术
研究
中心
中国科学院大学电子电气与通信工程学院
上海
科技
大学生命科学与技术学院
上海联影医疗科技有限公司联影研究院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2019年第12期3575-3581,共7页
文摘
为帮助医生降低工作强度,减少诊断错误,提升准确率,提出一种基于三维卷积神经网络的肺结节检测算法。根据肺结节在CT图像中的特点,设计改进的三维候选区域推荐网络进行结节初始检测。在此基础上,使用多尺度、多网络融合的分类网络去除初检结果中的假阳性。在LUNA16数据集上验证了所提算法的准确性和有效性,并将结果与其它算法进行比较,讨论了该肺结节检测算法的性能。
关键词
肺结节
CT图像
计算机辅助检测
卷积神经网络
深度学习
Keywords
pulmonary nodule
CT image
computer-aided detection
convolutional neural network
deep learning
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于卷积神经网络的CT图像肺结节检测
谢未央
陈彦博
王季勇
李强
陈群
《计算机工程与设计》
北大核心
2019
13
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