基于卷积神经网络的肺结节良恶性分类
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    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。

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引用本文

吴世洋;任劲松;张冉;钱昊楠;司启益;巩萍;.基于卷积神经网络的肺结节良恶性分类[J].中国医学工程,2020,(1):

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