文件名称:
卷积神经网络对CT图像中固体，半固体和非固体肺结节的自动分类和评分
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文件大小: 2mb
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上传时间: 2021-02-25
详细说明：我们提出了一种计算机辅助诊断系统（CADx），用于使用卷积神经网络（CNN）对肺部计算机断层扫描图像中的实心，部分实心和非实心结节进行自动分类。 在每个结节周围仅提供一个二维感兴趣区域（ROI），我们的CNN会自动从图像上下文中进行推理，以发现信息丰富的计算功能。 因此，无需进一步对结节衰减进行图像分割处理，从而使我们的系统避免了由于图像处理不准确而导致的潜在错误。我们实施了两种计算机化纹理分析方案，即分类和回归，以对实体进行自动分类， CT扫描中的部分实心结节和非实心结节，在每种情况下都具有通过CNN模型直接学习的分层特征。 为了显示基于CNN的CADx的有效性，我们采用了一种基于直方图分析（HIST）的既定方法进行比较。 实验结果表明，相比于HIST，CNN模型在分类和回归任务上的性能都有显着提高，产生的结节分类和评分性能与放射线医师相符。 基于CNN的CADx系统的采用可以减少放射线筛查医师之间观察者之间的差异，并为进一步的结节分析提供定量参考。
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