论文摘要
肺癌是死亡率最高的恶性肿瘤,肺结节早期确诊是降低肺癌死亡率的关键。计算机辅助诊断技术在肺结节早期确诊方面被认为具有超越人类专家的潜力。而基于深度学习技术的肺结节检测和分类可通过自我学习而不断提高诊断的准确率,是实现计算机辅助诊断的重要手段。本文首先系统阐述了二维卷积神经网络(2D-CNN)、三维卷积神经网络(3D-CNN)和更快速的区域卷积神经网络(Faster R-CNN)技术在肺结节检测方面的应用,然后阐述了2D-CNN、3D-CNN、多流多尺度卷积神经网络(MMCNN)、深度卷积生成对抗网络(DCGAN)和迁移学习技术在肺结节分类中的应用,最后针对肺结节的检测与分类中不同的深度学习方法进行了综合比较分析。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 赵清一,孔平,闵建中,周艳丽,梁壮壮,陈胜,李茂举
关键词: 深度学习,计算机辅助诊断,肺结节,卷积神经网络,医学图像
来源: 生物医学工程学杂志 2019年06期
年度: 2019
分类: 医药卫生科技,信息科技
专业: 肿瘤学,计算机软件及计算机应用,自动化技术
单位: 上海理工大学医疗器械与食品学院,上海健康医学院上海市分子影像学重点实验室,上海理工大学光电信息与计算机工程学院
基金: 国家自然科学基金重点项目(81830052)
分类号: TP183;TP391.41;R734.2
页码: 1060-1068
总页数: 9
文件大小: 1301K
下载量: 673
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