【摘 要】
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针对目前胸片的肺结节检测方案的检出率较低,且存在大量的假阳性的问题,提出了一种新的基于卷积神经网络(CNN)的肺结节检测方案。增强肺结节区域的图像信号;选择正、负样本训
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针对目前胸片的肺结节检测方案的检出率较低,且存在大量的假阳性的问题,提出了一种新的基于卷积神经网络(CNN)的肺结节检测方案。增强肺结节区域的图像信号;选择正、负样本训练卷积神经网络模型,检测结节时用滑动窗口的方法对增强后的图片进行处理得到候选区域;根据候选区域的面积排除假阳性。方案中省略了传统方法中的肺区分割步骤,避免了因此可能丢失的肺结节图像。在日本放射技术学会(JSRT)数据库上测试结果显示,系统在平均每幅图5.0个假阳性水平下敏感度为86%,对不明显和非常不明显的结节检出率达到了84%,优于当前相关文献报道的方法。
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