基于卷积神经网络（CNN）的肺结节自动检测的深度学习模型

image_augmentation lung-nodule-detection : cube image augmentation. 在现实条件下，medical image的数据量一般都不足，此时利用数据增广来扩充数据集就显得尤为重要。 背景 我们将每个病人的CT scan（3D）切成一个个cube。 已知肺结节的坐标从而可得到每个cube对应的标签（positive or negtive），将已知标签的cube输入网络训练得到模型。 对于需要预测的CT scan，相当于用一个3D窗口（与cube同一个size）在CT scan上一步步滑动，预测每个3D窗口的nodule_chance。我们可以根据步数、步长、滑动窗口(cube)的大小来算出每个滑动窗口的坐标，从而获得结节(nodule_chance > threshold)的坐标。 从上面可知，网络的输入是cube image（

计算机辅助诊断在肺结节中的应用进展.pdf

基于深度学习的肺结节分割与良恶性分类计算机探讨.docx

肺结节检测代码 matlab rrrrrrrrrrrrrrr PNDC-项目 这个旨在检测肺部结节并分类结节是良性还是恶性的项目是由 Jihoon Han 为毕业项目开发的。 这些代码是用 opencv2、Ipython、jupyter、matlab 和其他东西实现的。 所有这些项目代码将在2017年11月毕业项目展示后发布。 工作流程 1. 数据 大约 1400 张 CT 图像用于训练，220 张 CT 图像用于验证集，10 张图像用于测试。 2. 预处理 将在毕业项目介绍后发布 3. 神经网络 详细信息将在毕业项目介绍后发布 4. 后处理 将在毕业项目介绍后发布 5. 结果 详细信息将在毕业项目介绍后发布 平均准确度：99.6~7% 平均损失：6~10% 引文 [1] Noh, Hyeonwoo, et al. arXiv 预印本 arXiv:1505.04366 , 2015。 [2] 隋，袁，等。 hindawi，文章 ID 368674，13 页，2015 年。 [3] 雅各布斯、科林等人。 PubMed, NCBL 25478740 ,2015 [4] 铃木健二。 英Tyk

基于深度学习的肺结节筛检和定性诊断分析.pdf

肺结节CT检查与CAD系统的联合应用.pdf

针对现有方法在大量肺部数据中存在的检测肺结节效率不高及大量假阳性的问题，提出了一种基于端到端的二维全卷积对象定位网络(2D FCN)与三维立体式目标分类卷积神经网络(3D CNN)相结合的肺结节检测方法。首先采用2D全卷积神经网络对所有CT图像进行初步检测，快速识别和定位CT图像中的疑似结节区域，输出一张与原图尺寸相同且被标记好的图像。然后计算疑似结节区域的坐标，根据坐标值提取疑似结节的三维立体图像块训练构建的3D卷积神经网络框架。最后利用训练的3D模型对候选结节做二分类处理以去除假阳性。在LIDC-IDRI数据集上，结节初步检测召回率在平均每位患者为36.2个假阳性时可达98.2%;在假阳性去除之后，假阳性为1和4时分别达到了87.3%和97.0%的准确率。LIDC-IDRI数据库上的实验结果表明，所提方法对三维CT图像的肺结节检测具有更高的适用性，取得了较高的召回率和准确率，优于目前相关文献报道的方法。该框架易于扩展到其他3D医疗图像的目标检测任务中，对辅助医师诊治具有重要的应用价值。

肺结节的评估PPT，肺结节的评估课件

基于人工智能肺结节CT特征性诊断优势分析.pdf