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基于深度卷积神经网络的异常肺部CT图像初筛平台的设计与临床实践
1
作者
刘红光
张行坤
+1 位作者
刘诚
李伟凯
《电子设计工程》
2023年第23期184-188,195,共6页
针对肺部疾病初筛实践中CT图像异常先验判读机制的效能性问题,设计了一种基于深度卷积神经网络的异常肺部CT图像初筛平台并开展了临床实践验证。该平台使用CT扫描设备采集肺部CT图像,形成数据池;利用深度卷积神经网络对数据池训练集进...
针对肺部疾病初筛实践中CT图像异常先验判读机制的效能性问题,设计了一种基于深度卷积神经网络的异常肺部CT图像初筛平台并开展了临床实践验证。该平台使用CT扫描设备采集肺部CT图像,形成数据池;利用深度卷积神经网络对数据池训练集进行肺部异常特征学习,构建时间正序下的肺部CT图像异常特征全息感知机制;在Inception V3模型中结合Google Net网络结构,实现参数自动调整优化,达到对肺部疾病精准初筛的目的。使用青岛市中心医院临床肺部CT图像集进行实验,结果表明,该平台在肺部CT图像异常判读均值准确率达96.52%,肺部疾病初筛均值有效率达93.07%,可实现肺部疾病的初筛工作。
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关键词
肺部CT图像
异常自主判读
深度卷积网络
Google
Net模型
疾病初筛
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题名
基于深度卷积神经网络的异常肺部CT图像初筛平台的设计与临床实践
1
作者
刘红光
张行坤
刘诚
李伟凯
机构
青岛大学
附属
青岛市
中心
医院
青岛大学附属青岛市妇女儿童医院医学影像科
出处
《电子设计工程》
2023年第23期184-188,195,共6页
基金
青岛市2021年度医药卫生科研计划项目(2021-WJZD075)。
文摘
针对肺部疾病初筛实践中CT图像异常先验判读机制的效能性问题,设计了一种基于深度卷积神经网络的异常肺部CT图像初筛平台并开展了临床实践验证。该平台使用CT扫描设备采集肺部CT图像,形成数据池;利用深度卷积神经网络对数据池训练集进行肺部异常特征学习,构建时间正序下的肺部CT图像异常特征全息感知机制;在Inception V3模型中结合Google Net网络结构,实现参数自动调整优化,达到对肺部疾病精准初筛的目的。使用青岛市中心医院临床肺部CT图像集进行实验,结果表明,该平台在肺部CT图像异常判读均值准确率达96.52%,肺部疾病初筛均值有效率达93.07%,可实现肺部疾病的初筛工作。
关键词
肺部CT图像
异常自主判读
深度卷积网络
Google
Net模型
疾病初筛
Keywords
lung CT images
abnormal self-interpretation
deep convolutional network
Google Net model
disease screening
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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作者
出处
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被引量
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1
基于深度卷积神经网络的异常肺部CT图像初筛平台的设计与临床实践
刘红光
张行坤
刘诚
李伟凯
《电子设计工程》
2023
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