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作者:

侯智超 (侯智超.) | 杨杨 (杨杨.) | 李晓琴 (李晓琴.)

摘要:

提出一种基于三维卷积神经网络对肺部计算机断层扫描图像(CT)进行肺结节自动探测及定位的方法.基于开源数据集LUNA16开展研究,对数据进行像素归一化、坐标转换等预处理,对正样本使用随机平移、旋转和翻转的方式进行扩充,对负样本进行随机采样.搭建了三维卷积神经网络并在训练过程中调整网络参数,直到得到性能最佳的网络.此外还设计了模型在肺部的三维空间中标记肺结节的方法.经测试,模型的敏感性为93.03%,特异性为97.39%,结果表明所提方法能够较为准确地探测并标记结节.

关键词:

深度学习 三维卷积神经网络 肺结节探测

作者机构:

  • [ 1 ] [李晓琴]北京工业大学
  • [ 2 ] [杨杨]北京工业大学
  • [ 3 ] [侯智超]北京工业大学

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相关关键词:

来源 :

生物信息学

ISSN: 1672-5565

年份: 2022

期: 1

卷: 20

页码: 28-34

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