肺结节智能检测和三维可视化系统设计与实现

来源 :计算机测量与控制 | 被引量 : 1次 | 上传用户：xiaohengjun

【摘要】

：

为了提高肺部疾病识别效率,减少肺结节漏诊率,设计了一套肺结节智能检测和三维可视化系统;构建一个基于RESNET的深度多通道三维卷积神经网络,根据LUNA16公开数据集的888例患者图像,选择权重参数为α=0.5,γ=2的Focal loss损失函数进行训练,在CT图像上对可疑的肺结节进行检测,采用光线投射算法对检测出的结节区域进行体绘制三维重建;经实验测试,该网络与单通道网络和特征金字塔网络(Fe

【作者】

：

马思然杨媛媛倪扬帆顾轶平

【机构】

：

中国科学院上海技术物理研究所医学影像信息学实验室,中国科学院大学

【出处】

：

计算机测量与控制

【发表日期】

：

2020年09期

【关键词】

：

CT图像肺结节三维卷积神经网络三维可视化浏览器 CT imagespulmonary nodule3D convolutional neural net

【基金项目】

：

国家重点研发计划项目(2017YFC0112900)

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