【摘 要】
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从CT影像中检测肺结节在肺癌的早期诊断中至关重要,而肺结节假阳性的筛查是提高肺结节检测准确度的重要一步。为了从大量候选结节中快速准确地区分出真正的肺结节,设计了一个
【机 构】
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浙江工业大学计算机科学与技术学院,浙江大学计算机科学与技术学院,浙江大学睿医人工智能研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61801428,61672453);浙江省自然科学基金项目(LY18F020034);浙江大学教育基金会项目(K18-511120-004、K17-511120-017);之江实验室重大科研项目(2018DG0ZX01)
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从CT影像中检测肺结节在肺癌的早期诊断中至关重要,而肺结节假阳性的筛查是提高肺结节检测准确度的重要一步。为了从大量候选结节中快速准确地区分出真正的肺结节,设计了一个3D卷积神经网络(CNN)筛查肺结节假阳性。提出了网络模型,通过恒等映射和残差单元来加速模型训练,采用单连接路径重复利用特征并重组新特征。基于该模型的肺结节假阳性筛查方法,与基于2D CNN的方法相比,不仅可以省略数据切片步骤,而且能够充分利用CT影像的空间信息;与其他基于3DCNN的方法相比,具有参数量小、模型训练快的优点。该方法在LUNA1
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