基于卷积神经网络的肺结节良恶性分类

摘要：

目的 研究基于卷积神经网络的肺结节良恶性分类方法.方法 首先对肺部图像数据库联盟(LIDC)中的肺癌CT图像进行分割获得肺结节图像;然后利用卷积神经网络进行特征提取;最后利用Logistic分类器进行模型构建与测试.结果 该文所提出方法取得了84.4％的分类结果.结论 利用卷积神经网络可以自动提取肺结节特征,辅助医生的临床诊断.

关键词：卷积神经网络、肺结节、良恶性分类

所属期刊栏目：28

分类号：R563(呼吸系及胸部疾病)

资助基金：江苏省大学生科研训练计划201710313054X

在线出版日期：2020-04-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

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