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基于改进DenseNet网络的肺结节检测仿真
作者姓名:曹真  谢红薇  张昊  Faizi Mohammad Khalid
摘    要:针对目前基于神经网络的肺结节检测算法存在准确度低、耗时长的问题,提出了一种基于改进DenseNet网络的肺结节检测模型,通过在稠密神经网络的稠密块中采用分组卷积的方式来优化网络结构,减少网络参数的同时丰富了提取图像特征数量,避免卷积过程中梯度消失问题,提高了肺结节检测效率.之后将模型在LIDC-IDRI数据集上进行仿真...

关 键 词:稠密卷积网络  肺结节  良恶性分类  分组卷积
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