【摘 要】
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为解决检测系统中结节假阳性高的问题,提出一种基于多尺度三维卷积神经网络的肺结节假阳性降低方法。结合3个特定的结节检测算法以高敏感性筛选候选结节,将每个候选结节输入
【机 构】
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太原理工大学信息与计算机学院,吕梁学院计算机科学与技术学院,山西省人民医院PET/CT中心
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61572344);虚拟现实技术与系统国家重点实验室开放基金项目(BUAA-VR-17KF-15、VRLAB2018A08);山西省回国留学人员科研基金项目(2016-038)
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为解决检测系统中结节假阳性高的问题,提出一种基于多尺度三维卷积神经网络的肺结节假阳性降低方法。结合3个特定的结节检测算法以高敏感性筛选候选结节,将每个候选结节输入到不同尺度的三维卷积神经网络进行训练,融合网络的输出结果得到最终分类。在公开可用的LIDC数据集的888次扫描中,提出方法分别在每次扫描1次和4次假阳性时分别达到84.9%和90.9%的高检测敏感性。实验结果表明了提出的多尺度三维卷积神经网络对于体积式医学CT数据进行特征学习的有效性,其适用于降低肺结节检测系统中的假阳性。
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