基于CT影像数据和改进降噪自编码器的肺结节生长预测模型

万光艺; 孔杰俊; 张璐

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基于CT影像数据和改进降噪自编码器的肺结节生长预测模型

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为提高患者肺结节疾病诊断的准确率,提出一种基于改进降噪自编码器(denoising autoencoder,DAE)的三维肺结节CT图像预测方法。其中,采用面绘制法对肺结节CT图像进行三维体素重建,以获取三维肺结节图像,采用热核特征表示方法表征三维肺结节低层特征,最后采用改进的DAE网络对肺结节进行预测,以实现肺结节CT影像的精准预测。仿真结果表明,相较于标准的DAE模型和深度信念网络(deep belief network,DBN)、金字塔匹配(intrinsic pyramid matching,ISPM)、降调距离矩阵方法(reduced Bi-harmonic distance matrix,RBiHDM),本研究提出的方法对二维数据和三维数据的识别准确率分别达到81.2%和96.2%,具有更高的准确性。由此得出,改进降噪自编码器可识别肺结节影像,更好的辅助医师诊断。

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来源
《生命科学仪器》 |2023年第1期|56-62|共7页
作者
万光艺; 孔杰俊; 张璐;
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作者单位

南京胸科医院(南院区);

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正文语种 chi
中图分类计算机的应用;
关键词
肺结节预测; CT影像; 三维体素重建; 热核特征;

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