【摘 要】
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针对目前肺部CT图像数据爆炸式增长和人工诊断力量严重不足的矛盾,提出一种基于改进AlexNet模型的肺癌辅助检测方法。该方法在传统8层AlexNet模型的基础上,增加了与传统AlexN
【基金项目】
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福建省自然科学基金项目(2018J01557);福建省中青年教师教育科研项目(JT180470);福建省医疗数据挖掘与应用工程技术研究中心开放课题(MDM2018005)
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针对目前肺部CT图像数据爆炸式增长和人工诊断力量严重不足的矛盾,提出一种基于改进AlexNet模型的肺癌辅助检测方法。该方法在传统8层AlexNet模型的基础上,增加了与传统AlexNet模型第4层相同参数的第5层结构,实现了9层的改进AlexNet模型;采用LIDC-IDRI肺癌检测数据集分别对改进前后的AlexNet模型进行训练,建立模型,并通过测试集数据对传统AlexNet模型和改进的AlexNet模型进行测试,实验结果表明改进的AlexNet模型在肺结节检测上有更好的表现,能够进一步提高对于肺结节
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