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			加急見(jiàn)刊
		
        
		

		
		
        
			
        
				
				
				
        
					
					
        
						
						
        基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )算法的肺結節檢測模型
        
						
        楊晶晶; 王騫; 宣曉華  華院數據技術(shù)(上海)有限公司; 上海200433
        

					
        
					
        摘要：以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )為代表的深度學(xué)習算法在醫學(xué)影像分析領(lǐng)域正引起廣泛美注，并取得了令人驚嘆的進(jìn)步。為了進(jìn)一步提高卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )在計算機輔助篩查肺結節應用的準確率，本文設計了2種改良的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，這些改進(jìn)加快了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的訓練速度．有效地防止了算法的過(guò)擬合。相比只采用二維卷積核的其他檢測模型，該模型能夠有效地學(xué)習到CT影像三維重建后的圖像特征。通過(guò)實(shí)驗，改進(jìn)的檢測模型在LUNAl6數據集上的準確率明顯好于其他模型，這種網(wǎng)絡(luò )結構也可用于醫學(xué)影像領(lǐng)域中其他三維圖像的檢測場(chǎng)景。最后，構建了一套適用于遠程醫療的“計算機輔助肺癌篩查與診斷系統”，該系統能夠自動(dòng)檢測出CT影像中肺結節，并給出結節的良惡性概率評估。通過(guò)該系統的應用，可以有效緩解放射科醫生超高的勞動(dòng)強度，提高閥片效率，服務(wù)更多患者；減少漏診和誤診發(fā)生的次數，有助于提高肺結節的診斷準確率；從而促進(jìn)我國肺癌早篩工作的推廣。
        
					
        注: 保護知識產(chǎn)權,如需閱讀全文請聯(lián)系數學(xué)建模及其應用雜志社
        
				
        
				

			
        
		
        

		
		

	
        

	
	
	
	
	
	
	
	


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