【摘 要】
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针对医学影像预处理复杂，病灶位置分散检测困难，医院等实际应用场景的设备条件难以满足庞大影像数据量对设备的高性能要求等难点，本文采用卷积神经网络的方法训练双阶段模型，对肺结节、索条、动脉硬化钙化三种病灶进行检测，第一阶段目标是查全率，第二阶段目标是查准率。实验结果表明本文方法在设备有限时，检测时间约为DeepLung等3D模型的10%、检测准确性比YOLOv3等2D模型高，在实际应用场景中具有实用性
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针对医学影像预处理复杂，病灶位置分散检测困难，医院等实际应用场景的设备条件难以满足庞大影像数据量对设备的高性能要求等难点，本文采用卷积神经网络的方法训练双阶段模型，对肺结节、索条、动脉硬化钙化三种病灶进行检测，第一阶段目标是查全率，第二阶段目标是查准率。实验结果表明本文方法在设备有限时，检测时间约为DeepLung等3D模型的10%、检测准确性比YOLOv3等2D模型高，在实际应用场景中具有实用性和有效性。
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