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王婧璇 (王婧璇.) | 林岚 (林岚.) | 赵思远 (赵思远.) | 邬雪涛 (邬雪涛.) | 吴水才 (吴水才.) (学者:吴水才)

收录:

CQVIP PKU CSCD

摘要:

基于电子计算机断层扫描(CT)影像的计算机辅助诊断可实现对肺结节的检测与分类,提高早期肺癌的生存率,具有重要临床意义。近年来,随着医疗大数据与人工智能技术的飞速发展,基于深度学习算法的肺癌辅助诊断已逐渐成为该领域最为活跃的研究方向之一。为了进一步推动深度学习算法在肺结节检测和分类中的研究,本文结合近年国内外发表的相关文献,对该领域的研究进展进行综述。首先,简要介绍了两大广泛使用的肺CT影像数据库:肺部图像数据库联盟与图像数据库资源计划(LIDC-IDRI)和2017数据科学杯(Data Science Bowl 2017)。然后,对多种不同深度网络架构的肺结节检测与分类研究分别进行详细的介绍。...

关键词:

分类 检测 深度学习 肺结节

作者机构:

  • [ 1 ] 北京工业大学生命科学与生物工程学院
  • [ 2 ] 北京工业大学软件工程学院

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来源 :

生物医学工程学杂志

年份: 2019

期: 04

卷: 36

页码: 670-676

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