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          基于三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的肺結(jié)節(jié)假陽性篩查

          尤堃; 郝鵬翼; 吳福理; 張繁; 吳健 浙江工業(yè)大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院; 浙江杭州310023; 浙江大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院; 浙江杭州310058; 浙江大學(xué)睿醫(yī)人工智能研究中心; 浙江杭州310000

          關(guān)鍵詞:3d cnn 肺結(jié)節(jié) 假陽性篩查 

          摘要:從CT影像中檢測肺結(jié)節(jié)在肺癌的早期診斷中至關(guān)重要,而肺結(jié)節(jié)假陽性的篩查是提高肺結(jié)節(jié)檢測準(zhǔn)確度的重要一步。為了從大量候選結(jié)節(jié)中快速準(zhǔn)確地區(qū)分出真正的肺結(jié)節(jié),設(shè)計了一個3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)篩查肺結(jié)節(jié)假陽性。提出了網(wǎng)絡(luò)模型,通過恒等映射和殘差單元來加速模型訓(xùn)練,采用單連接路徑重復(fù)利用特征并重組新特征?;谠撃P偷姆谓Y(jié)節(jié)假陽性篩查方法,與基于2D CNN的方法相比,不僅可以省略數(shù)據(jù)切片步驟,而且能夠充分利用CT影像的空間信息;與其他基于3DCNN的方法相比,具有參數(shù)量小、模型訓(xùn)練快的優(yōu)點。該方法在LUNA16數(shù)據(jù)集中的假陽性篩查中取得了較高的敏感度。

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