基于三维卷积神经网络的肺结节识别研究

摘要：

针对传统计算机辅助检测系统中肺结节检测存在大量假阳性的问题,提出一种基于三维卷积神经网络的肺结节识别方法.首先,将传统二维卷积神经网络扩展为三维卷积神经网络,充分挖掘肺结节的三维特征,增强特征的表达能力;其次,将密集连接网络与SENet相结合,在加强特征传递和复用的同时,通过特征重标定自适应学习特征权重;另外,引入focal loss作为网络的分类损失函数,提高对难样本的学习.在LUNA16数据集上的实验结果表明:与当前的主流深度学习算法相比,所提网络模型在平均每组CT图像中假阳个数为1和4时的检出率达到了0.911和0.934,CPM得分为0.891,优于大部分主流算法.

关键词：图像处理、计算机辅助检测、肺结节、三维卷积神经网络、深度学习

所属期刊栏目：39

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2019-07-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：248-253