基于改进后的3D-Unet肺结节图像检测研究

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肺结节检测技术目前是医学图像处理领域中的一个热门研究课题。该文旨在探讨如何快速有效地完成打通整个肺结节检测的流程,实现对输入的胸部CT图像进行肺结节检测。该文利用patch与patch之间的空间关系,针对数据集进行合理的数据增强和模型调优,提高模型泛化能力。使用图像分割检测图像中所有可能是肺结节的区域,生成候选集,使用一种基于改进后的3D-Unet医学图像处理模型对上一步骤生成的结果进行分类,剔除假阳性的候选,保留真正的结节,实现对输入的胸部CT图像进行肺结节检测。该技术不仅可用于肺结节CT智能诊断
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