【摘 要】
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深度学习在肺部影像方面的研究主要集中于肺部CT图像。对肺结节的快速准确检测是肺部疾病治疗的关键步骤。结节检测本身就是一项具有挑战性的工作，且已有的研究均很难得到较高
【机 构】
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太原理工大学计算机科学与技术学院,山西省煤炭中心医院
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深度学习在肺部影像方面的研究主要集中于肺部CT图像。对肺结节的快速准确检测是肺部疾病治疗的关键步骤。结节检测本身就是一项具有挑战性的工作，且已有的研究均很难得到较高的检测率。针对这样的问题，提出一种改进的深度半监督稀疏自编码的肺结节检测方法。首先，采用局部感受野对肺结节图像进行多层特征提取。然后，利用半监督稀疏自编码自主学习肺部影像中的结节特征。最后，融合多种临床信息实现对肺结节的准确检测。实验结果表明，该方法可以达到准确率90.14%，敏感度89.67%和平均检测率96.64%，明显优于其他方法检测性能
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