基于卷积神经网络的CT图像肺结节检测

摘要：

为帮助医生降低工作强度,减少诊断错误,提升准确率,提出一种基于三维卷积神经网络的肺结节检测算法.根据肺结节在CT图像中的特点,设计改进的三维候选区域推荐网络进行结节初始检测.在此基础上,使用多尺度、多网络融合的分类网络去除初检结果中的假阳性.在LUNA16数据集上验证了所提算法的准确性和有效性,并将结果与其它算法进行比较,讨论了该肺结节检测算法的性能.

关键词：肺结节、CT图像、计算机辅助检测、卷积神经网络、深度学习

所属期刊栏目：40

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2020-01-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：3575-3581