引言卷积神经网络基本原理基于卷积神经网络的胸片肺结节检测模型设计实验结果与分析模型优化与改进方向探讨总结与展望 引言01 肺结节检测的意义早期发现肺癌肺结节是肺癌的早期表现之一,通过检测肺结节可以实现肺癌的早期发现和治疗,提高治愈率。辅助诊断胸片是常用的肺部疾病检查手段,肺结节检测可以辅助医生进行肺部疾病的诊断...
多尺度特征特征融合肺结节的早期检测是提高肺癌晚期患者生存率最有效的手段之一.针对传统肺结节检测中存在灵敏度低,假阳性高,小结节难检测的问题,采用一种基于多尺度三维卷积神经网络的肺结节检测框架.通过使用2个不同大小的感受野的三维卷积神经网络对三维空间信息进行熟练地编码,处理不同大小和形状的结节,对两个模型...
基于多尺度三维卷积神经网络的肺结节检测 摘要: 肺结节检测是医学图像处理领域的一个重要研究课题。基于深度学 习的方法目前在该领域取得了显著的成果。本文提出了一种基于多尺度 三维卷积神经网络的肺结节检测方法。该方法通过引入多尺度的数据处 理和三维卷积操作,提高了肺结节检测的准确率和鲁棒性。在实验中, 我们...
近年来,基于卷积神经网络(CNN)的肺结节检测方法取得了显著成果。三维卷积神经网络(3D-CNN)作为一种能够有效提取三维空间特征的网络结构,在肺结节检测领域具有巨大潜力。3D-CNN能够从医学影像中提取更丰富的空间信息,提高检测的准确性和鲁棒性。据相关研究报道,基于3D-CNN的肺结节检测方法在多个公开数据集上取得了较高...
2.基于卷积神经网络的肺结节CT影像分析方法 卷积神经网络是一种特殊的神经网络,通过卷积层和池化层对图像进行特征提取与降维,从而实现图像分类和检测任务。针对肺结节CT影像分析与肿瘤检测任务,研究者提出了各种基于卷积神经网络的方法。 2.1 肺结节CT影像预处理 在进行肺结节CT影像分析之前,需要对原始影像进行预处理。
本文提出一种在图像精细预处理条件下,通过二维卷积神经网络对低剂量计算机断层扫描(CT)图像进行肺结节检测的方法。通过图像剪切、归一化操作等算法对 CT 图像预处理,对正样本进行扩充以平衡正负样本数量,训练二维卷积神经网络并在过程中不断优化网络参数,最终得到性能最优的模型。本文采用美国 2016 年肺结节分析(LUNA16...
分类号 TP391 密 级公 开 基于卷积神经网络的肺结节检测及分 类方 法的研究与实现 研宄生姓名: 彭超 指导 教师 姓名、 职称:胡永祥副教授 学科专 业: 电子与通信工程 研宄方向:数字图像处理 湖南 工业 大学 二〇 二一年 五月廿九y 阅读了该文档的用户还阅读了这些文档 51 p. 重组CRM197的原核表达与...
分类号:TP391.4单位代码:10058工程硕士学位论文论文题目:基于3D卷积神经网络的CT图像肺结节检测方法研究工程领域:电子与通信工程学习方式:全日制攻读□非全日制攻读作者姓名:杜乃超学校导师:肖志涛企业导师:苏聪完成日期:019年1月
卷积神经网络应用于假阳性降低阶段,提出了一种基于多尺度三维卷积神 经网络的肺结节检测方法。该方法首先结合三个特定的结节检测算法以高 的敏感性筛选候选结节,然后为不同大小的结节设计了不同尺度的三维卷 积神经网络,将以每个候选结节中心位置为质心的不同尺度的立方样本输 ...
太原理工大学硕士研究生学位论文基于深度卷积神经网络的肺结节自动检测和分类方法研究摘要当今世界范围内,肺癌是发病率和死亡率最高的疾病之一。。肺癌的早期 ..