【摘 要】
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肺结节的检测是一项非常重要的计算机辅助诊断工作。文章提出了一种多片染色重叠图像处理方法,来增强肺结节与其他健康组织间的差异性,并基于深度学习算法进行肺结节检测实验
【机 构】
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上海交通大学网络空间安全学院,上海市信息安全综合管理技术研究重点实验室,上海交通大学附属新华医院
【基金项目】
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上海市临床技能与临床创新三年行动计划(16CR2042B);国家自然科学基金(61571290,91438120,61431008)
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肺结节的检测是一项非常重要的计算机辅助诊断工作。文章提出了一种多片染色重叠图像处理方法,来增强肺结节与其他健康组织间的差异性,并基于深度学习算法进行肺结节检测实验。实验使用了LIDC-IDRI数据集中的10000张肺部健康组织ROI和12000张肺结节ROI作为训练样本集,使用Alex Net卷积神经网络作为深度学习的算法网络,通过LIDC数据库中176个病人的CT图像测试,得到了95.0%的敏感性和平均5.62的假阳性率结果。实验结果表明,所提出的方法比特征提取方法等传统方法能提高肺结节的检出率。
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