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| 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 | |
| 作者姓名： | 林桢哲 王桂棠 符秦沈 陈建强 |
| 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... |
| 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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