【摘 要】
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目的采用迁移学习多尺度三维卷积神经网络(3D CNN)检测肺结节。方法综合多种方法分割肺实质区域,提取三维候选肺结节;搭建多尺度特征结构3D CNN模型,通过基于权值的迁移学习
【基金项目】
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内蒙古自治区自然科学基金(2020MS06001),包头市医药卫生科技计划(wsjj2019040)
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目的采用迁移学习多尺度三维卷积神经网络(3D CNN)检测肺结节。方法综合多种方法分割肺实质区域,提取三维候选肺结节;搭建多尺度特征结构3D CNN模型,通过基于权值的迁移学习方法微调网络模型结构;提取数据集,训练微调后的三维网络模型,以之检测肺结节。结果本方案对大(>15 mm)、中(≥5 mm且≤15 mm)肺结节的平均准确率达97.28%,对小(<5 mm)结节平均准确率达92.31%,综合性能优于传统方法及深度学习方法。结论基于迁移学习和3D CNN可自动精确检测不同大小肺结节。
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