【摘 要】
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由于现有的肺结节检测方法大多局限于形态特征等主观因素所带来的影响,准确率有待提升且假阳性高,而目前的深度学习检测方法较基础,虽然有效降低了假阳率,但准确率也会随之下
【机 构】
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中国石油大学（华东）计算机与通信工程学院
【基金项目】
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山东省重点研发计划项目（2018GSF118221）;自主创新科研计划项目（18CX06047A）
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由于现有的肺结节检测方法大多局限于形态特征等主观因素所带来的影响,准确率有待提升且假阳性高,而目前的深度学习检测方法较基础,虽然有效降低了假阳率,但准确率也会随之下降。文中提出了一种结合改进全卷积神经网络(CU-net)和循环3D Faster-Rcnn(3D CFaster-Rcnn)的肺结节检测方法来解决这一问题。该方法使用CU-net对CT图像进行候选区域检测,快速定位出图像的疑似结节区域,输出的图像尺寸不变,通过疑似区域坐标计算,提取候选区域三维立体像素块在3D CFaster-Rcnn模型中进行
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