【摘 要】
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肺结节是早期肺癌的主要表现形式,准确检测肺结节对肺癌的早期诊断和治疗具有重要意义。然而,由于肺部计算机断层扫描(CT)图像背景复杂、检测范围大,且肺结节大小不一、形态各异,所以快速准确检测肺结节是一项极具挑战的工作。为此,本文提出了一种融合多尺度特征的肺结节自动检测算法,实现了肺结节的准确检测。首先,在用于大规模图像识别的深度卷积网络(VGG16)上设计了具有三层模块结构的肺结节检测模型,利用网络
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肺结节是早期肺癌的主要表现形式,准确检测肺结节对肺癌的早期诊断和治疗具有重要意义。然而,由于肺部计算机断层扫描(CT)图像背景复杂、检测范围大,且肺结节大小不一、形态各异,所以快速准确检测肺结节是一项极具挑战的工作。为此,本文提出了一种融合多尺度特征的肺结节自动检测算法,实现了肺结节的准确检测。首先,在用于大规模图像识别的深度卷积网络(VGG16)上设计了具有三层模块结构的肺结节检测模型,利用网络第一层模块提取CT图像中肺结节特征并粗略地估计肺结节位置;然后利用网络第二层模块融合多尺度的图像特征信息
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