基于残差网络深度学习的肺部CT图像结节良恶性分类模型

来源 :仪器仪表学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：SANDWICHSZHANG

【摘要】

：

计算机辅助肺结节良恶性诊断对肺癌的及时治疗具有重要意义。针对计算机辅助诊断系统中肺结节良恶性诊断准确率较低,误诊率、错诊率相对较高的现状,提出一种基于残差网络的肺结节良恶性分类模型。首先选择部分LIDC-IDRI的肺部CT图像(共计10 402幅)作为数据集,然后通过图像的水平翻转对数据进行扩增,再将图像转为单通道,并进行裁剪及归一化等处理,最后将数据分为训练集与测试集(7∶3),对所设计的残差网

【作者】

：

林桢哲王桂棠陈建强符秦沈

【机构】

：

广东工业大学机电工程学院广州510000;广州沧恒自动控制科技有限公司广州510000

【出处】

：

仪器仪表学报

【发表日期】

：

2020年03期

【关键词】

：

深度学习残差网络肺结节良恶性分类卷积神经网络

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