【摘 要】
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2020年初,震惊全球的新型冠状病毒COVID-19给世界人类健康带来了严重的损害并对世界经济带来巨大的损失。据统计,肺部疾病在全世界范围内是发病了率,致死率最高的疾病之一,同时肺癌也因其最具有难察觉性、高复发性、难治愈性成为了所有癌症中的恶性肿瘤之首。因此早发现、早筛查、早治疗在预防流行性疾病,癌症扩散中发挥着重要的作用,能够提高患者的生存率和治愈率,将损失降到最低。人工智能和计算机辅助诊断系统
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2020年初,震惊全球的新型冠状病毒COVID-19给世界人类健康带来了严重的损害并对世界经济带来巨大的损失。据统计,肺部疾病在全世界范围内是发病了率,致死率最高的疾病之一,同时肺癌也因其最具有难察觉性、高复发性、难治愈性成为了所有癌症中的恶性肿瘤之首。因此早发现、早筛查、早治疗在预防流行性疾病,癌症扩散中发挥着重要的作用,能够提高患者的生存率和治愈率,将损失降到最低。人工智能和计算机辅助诊断系统的发展,使得传统CT影像肺癌检测方法,不但依赖于高水平医务人员的经验,而且步骤繁琐,确诊精度低。因此本文提出一种基于回归思想的目标检测算法YOLO V3的CT影像肺结节检测系统。本文提出一种基于回归的目标检测算法的肺结节自动检测方法,并提出一套将阈值分割算法和数字形态学处理相结合的肺实质CT影像处理流程,并对肺部疾病研究中具有权威性的LUNA16数据集中的1186个肺结节进行训练和学习,观察YOLO V3在数据集中的评价结果来验证模型,同时基于CAD技术设计了一个CT影像肺结节辅助诊断系统。实验结果表明YOLO V3模型对肺结节的识别率达到92.18%,每张图片平均检测时间达到0.035s,能够有效识别肺部CT影像中的肺结节肺结节。同时本文设计的辅助诊断系统实现了患者信息读取、肺实质提取、肺结节检测等功能,能够为医生提供简单明了的辅助诊断工具。
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