基于深度学习的肺结节良恶性及恶性等级分类应用

黄风贤; 黄浩

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肺结节精确分类是提前诊断肺癌的基础。若能在早期检测恶性肺结节并干预处理,对患者预后有很大影响。深度学习能够自动提取肺结节的特征,完成肺结节的良恶性及恶性等级分类。基于此,介绍LIDC-IDRI及LUNA16这两个常用的肺结节数据集,阐述卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)、视觉几何组(Visual Geometry Group,VGG)、迁移学习肺结节良恶性分类中的应用及其实验对比,总结U-Net、生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)应用于恶性肺结节等级分类及该网络的相关研究现状,最后综合分析深度学习在该领域的应用情况。

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来源
《电视技术》 |2023年第2期|1-3|共4页
作者
黄风贤; 黄浩;
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作者单位

桂林电子科技大学计算机与信息安全学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类软件工程;
关键词
计算机辅助诊断; 肺结节; 深度学习; 迁移学习; U-Net;

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