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CT影像识别的卷积神经网络模型

来源 :计算机辅助设计与图形学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：hubai123

【摘 要】

：

针对传统分类方法分割精度低、特征提取耗时等问题, 构建一个适用于CT 肺结节良恶性分类的卷积神经网络模型. 首先确定网络深度、卷积核数目和卷积核大小等参数, 构建卷积神

【作 者】

：

管姝  张骞予  谢红薇  强彦  程臻 

【机 构】

：

太原理工大学计算机科学与技术学院,山西大医院健康体检部

【出 处】

：

计算机辅助设计与图形学学报

【发表日期】

：

2018年8期

【关键词】

：

卷积神经网络 肺部CT 图像分类 局部子区域 

【基金项目】

：

国家自然科学基金(61373100);山西省回国留学人员科研资助项目(2016-038)

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针对传统分类方法分割精度低、特征提取耗时等问题, 构建一个适用于CT 肺结节良恶性分类的卷积神经网络模型. 首先确定网络深度、卷积核数目和卷积核大小等参数, 构建卷积神经网络初始模型; 然后选择激活函数类型、学习率和学习率衰减策略等训练参数; 最后提出对感兴趣区域划分局部子区域的方式增强样本进行训练. 在LIDC-IDRI 数据集上进行实验的结果表明, 准确率、特异性、敏感性及AUC 值分别达到92.50%, 0.91, 0.94 和0.93; 对恶性结节的识别能力明显优于其他网络模型.

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