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基于深度学习的肺结节CT图像分割与分类研究综述
1
作者
古力米热·阿吾旦
叶俊翔
+3 位作者
玛依拉·阿不都克力木
王梦飞
哈里旦木·阿布都克里木
阿布都克力木·阿布力孜
《计算机工程与应用》
北大核心
2025年第15期14-35,共22页
肺癌是最致命的癌症类型之一,而肺结节作为肺癌的早期症状,严重威胁人们的生命健康。基于深度学习的肺结节CT图像的分割与分类技术,可以帮助医生快速、准确地诊断出早期结节,对于肺癌的治疗具有重要的临床价值。为了深入研究肺结节CT图...
肺癌是最致命的癌症类型之一,而肺结节作为肺癌的早期症状,严重威胁人们的生命健康。基于深度学习的肺结节CT图像的分割与分类技术,可以帮助医生快速、准确地诊断出早期结节,对于肺癌的治疗具有重要的临床价值。为了深入研究肺结节CT图像分割与分类技术,介绍了常用数据集及评价指标;着重从两个方面对深度学习肺结节CT图像分割与分类模型进行综述:基于U-Net的单网络结构模型与多网络结构模型分割方法、基于卷积神经网络的特征融合和纹理特征分类方法;结合具体实验总结了近五年国内外研究的创新点,以及各类模型的优缺点。最后,展望了该领域的未来发展方向,以期为该领域的后续研究提供理论参考和借鉴。
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关键词
肺结节
深度学习
计算机辅助诊断
医学图像
卷积神经网络
U-Net模型
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题名
基于深度学习的肺结节CT图像分割与分类研究综述
1
作者
古力米热·阿吾旦
叶俊翔
玛依拉·阿不都克力木
王梦飞
哈里旦木·阿布都克里木
阿布都克力木·阿布力孜
机构
新疆
财经
大学
信息管理学院
新疆医科大学第六附属医院呼吸与危重症医学科
出处
《计算机工程与应用》
北大核心
2025年第15期14-35,共22页
基金
国家自然科学基金(62366050)。
文摘
肺癌是最致命的癌症类型之一,而肺结节作为肺癌的早期症状,严重威胁人们的生命健康。基于深度学习的肺结节CT图像的分割与分类技术,可以帮助医生快速、准确地诊断出早期结节,对于肺癌的治疗具有重要的临床价值。为了深入研究肺结节CT图像分割与分类技术,介绍了常用数据集及评价指标;着重从两个方面对深度学习肺结节CT图像分割与分类模型进行综述:基于U-Net的单网络结构模型与多网络结构模型分割方法、基于卷积神经网络的特征融合和纹理特征分类方法;结合具体实验总结了近五年国内外研究的创新点,以及各类模型的优缺点。最后,展望了该领域的未来发展方向,以期为该领域的后续研究提供理论参考和借鉴。
关键词
肺结节
深度学习
计算机辅助诊断
医学图像
卷积神经网络
U-Net模型
Keywords
lung nodules
deep learning
computer-aided diagnosis
medical images
convolutional neural networks
U-Net model
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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出处
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1
基于深度学习的肺结节CT图像分割与分类研究综述
古力米热·阿吾旦
叶俊翔
玛依拉·阿不都克力木
王梦飞
哈里旦木·阿布都克里木
阿布都克力木·阿布力孜
《计算机工程与应用》
北大核心
2025
0
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