【摘 要】
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针对现有方法在大量肺部数据中存在的检测肺结节效率不高及大量假阳性的问题,提出了一种基于端到端的二维全卷积对象定位网络(2DFCN)与三维立体式目标分类卷积神经网络(3DCNN)相结合的肺结节检测方法。首先采用2D全卷积神经网络对所有CT图像进行初步检测,快速识别和定位CT图像中的疑似结节区域,输出一张与原图尺寸相同且被标记好的图像。然后计算疑似结节区域的坐标,根据坐标值提取疑似结节的三维立体图像块
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针对现有方法在大量肺部数据中存在的检测肺结节效率不高及大量假阳性的问题,提出了一种基于端到端的二维全卷积对象定位网络(2DFCN)与三维立体式目标分类卷积神经网络(3DCNN)相结合的肺结节检测方法。首先采用2D全卷积神经网络对所有CT图像进行初步检测,快速识别和定位CT图像中的疑似结节区域,输出一张与原图尺寸相同且被标记好的图像。然后计算疑似结节区域的坐标,根据坐标值提取疑似结节的三维立体图像块训练构建的3D卷积神经网络框架。最后利用训练的3D模型对候选结节做二分类处理以去除假阳性。在LIDC-I
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