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为了提高肺部疾病识别效率,减少肺结节漏诊率,设计了一套肺结节智能检测和三维可视化系统。方法:构建了一个基于RESNET的深度多通道三维卷积神经网络,根据LUNA16公开数据集的888例患者图像,选择权重参数为α=0.5,γ=2的Focal loss损失函数进行训练,在CT图像上对可疑的肺结节进行检测,采用光线投射算法对检测出的结节区域进行体绘制三维重建。结果:经实验测试,该网络与单通道网络和特征金字塔网络(Feature Pyramid network, FPN)相比,准确度最高,为84.8%,系统能够在230s内自动检测肺结节并完成三维重建,对于分辨率1mm/pixel的CT图像灵敏度在98%以上,用户可在浏览器上查看结节检测结果和三维重建模型。结论:该系统突破了终端设备和地域限制,能够为肺部疾病提供辅助诊断,提高诊断效率。  相似文献   
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基地选择 基地位于中国福建省宁德市霞浦县。霞浦作为闽东最老的县份。以其独特绵延的滩涂地貌与海耕海植的人文景观而闻名。滩涂作为连接大海与陆地的潮浸地带,是螺类虾蟹的乐土,也是勤奋的渔民从事海带养殖的富饶土地。  相似文献   
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