|
|||||
|
|
| 基于卷积神经网络的肺结节良恶性分类 | |
| 作者姓名： | 吴世洋 任劲松 张冉 钱昊楠 司启益 巩萍 |
| 作者单位： | 徐州医科大学医学影像学院; |
| 摘 要： | 目的研究基于卷积神经网络的肺结节良恶性分类方法。方法首先对肺部图像数据库联盟(LIDC)中的肺癌CT图像进行分割获得肺结节图像;然后利用卷积神经网络进行特征提取;最后利用Logistic分类器进行模型构建与测试。结果该文所提出方法取得了84.4%的分类结果。结论利用卷积神经网络可以自动提取肺结节特征,辅助医生的临床诊断。 |
| 关 键 词： | 卷积神经网络 肺结节 良恶性分类 |
| 本文献已被 CNKI 维普 等数据库收录！ | |
| 点击此处可从《中国医学工程》浏览原始摘要信息 | |
| 点击此处可从《中国医学工程》下载全文 | |