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基于NRU网络的肺结节检测方法

徐麒皓; 李波
CHINAJOURNAL
武汉科技大学

摘要

肺癌的早期发现和早期诊断是提高肺癌患者生存率的关键。由于肺癌早期结节很小,目前已有的肺结节检测系统在检测这些结节时很容易漏诊。准确检测早期肺癌结节对于提高肺癌治愈率至关重要,为了降低检测系统中早期结节的漏诊率,就需要优化候选结节的提取步骤。在U-Net网络中引入残差网络的捷径,有效的解决了传统U-Net网络由于缺乏深度而导致结果较差的缺点。并在此改进的基础上提出了一种U型噪声残差网络NRU(Noisy Residual U-Net),通过利用跳跃层连接的特性和向卷积层添加噪声来增强神经网络对小结节的灵敏度。使用Lung Nodule Analysis 2016和阿里巴巴天池肺癌检测竞赛数据集训...

关键词

肺癌 肺结节 肺结节检测系统 噪声 残差网络 lung cancer pulmonary nodules pulmonary nodule detection system noise residual network

出版信息

论文状态
公开发表
期刊名称
计算机工程与应用
发表日期
2020-2-22
卷
-
期
-
页码
1-10
DOI
-

学科领域

计算机科学与技术物理学

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