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基于Pytorch的3D立体图像分类完整代码和LIDC结节
分叶征
数据集
如题,本资源包含了完整的训练代码和训练数据。更多详情可参考博客一:https://qianlingjun.blog.csdn.net/article/details/125051953 博客二:https://qianlingjun.blog.csdn.net/article/details/125064999 数据集部分是LIDC-IDRI的CT结节的数据集,其中供参考的是
分叶征
的完整数据集(如果需要良恶性、毛刺征等等,可以私信我补充)。代码部分还包括了数据生成的代码,这部分可以帮助你后续产生自己的训练数据集。
2024-03-16 16:54:44
298.1MB
pytorch
pytorch
数据集
1
基于多维图像信息的肺结节良恶性鉴别方法
CT 图像中肺结节的良恶性鉴别是肺癌计算机辅助诊断研究中的关键。针对这一问题,提出了一种基于图像多维信息的肺结节良恶性鉴别方法。该方法基于三维肺结节的二维表示来进行影像学征象建模,并计算模型特征值。然后,提取结节的形状及纹理特征。最后,根据提取的所有特征,利用模糊C 均值分类器对肺结节的良恶性进行鉴别。针对130 组结节数据进行实验,肺结节良恶性鉴别的敏感性及假阳率分别达到87. 58% 及9. 52%。实验结果表明,该文提出的方法能有效地区分肺结节的良恶性,辅助医生进行临床诊断。
2021-12-16 16:26:28
408KB
计算机辅助诊断;
分叶征;
毛刺征;
模糊C
1
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