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针对传统计算机辅助诊断系统中肺部结节检出过程复杂,检出结果依赖于分类前期每个步骤的性能,以及存在假阳性率高的问题,提出了一种基于卷积神经网络的端到端的肺结节检测方法。该方法首先使用大量带标签的肺结节数据对构建的多输入卷积神经网络进行训练,实现从原始数据到语义标签的有监督学习。然后采用快速边缘检测方法和二维高斯概率密度函数构建候选区域模板,从待检测CT序列中获取候选区域并将其作为多输入卷积神经网络的输入数据。最后采用判定阈值实现疑似肺结节区域标注,同时在相邻的CT影像中进行重点检测。在LIDC-IDRI数据