【摘 要】
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目的针对目前基于胸部CT图像的肺结节自动检测方法的检出率较低且存在大量假阳性的问题,提出一种基于卷积神经网络的肺结节检测方法。方法采用基于模糊建模思想和迭代相对模
【基金项目】
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国家自然科学基金(11547155);教育部-中国移动科研基金项目(MCM20150504);江苏省高校自然科学基金(17KJB510038);江苏省科技重点研发计划-产业前瞻与共性关键技术项目(BE2016001-4);南京邮电大学科研基金项目(NY214026、NY217035)
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目的针对目前基于胸部CT图像的肺结节自动检测方法的检出率较低且存在大量假阳性的问题,提出一种基于卷积神经网络的肺结节检测方法。方法采用基于模糊建模思想和迭代相对模糊连接度(IRFC)算法的自动解剖识别(AAR)方法分割肺部CT图像,提取肺部实体部分;将分割后的图像输入卷积神经网络,提取肺结节特征;采用位置敏感特征图表达结节的位置信息。结果使用天池医疗AI大赛数据集,精准分割肺部CT图像,检测肺结节的准确率、敏感度、特异度和假阳性率分别为95.60%、95.24%、95.97%和4.03%。结论基于卷积神经网络检测肺结节有较高的精度和效率,且鲁棒性好。
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