本文關(guān)鍵詞： 深度學(xué)習(xí) 肺結(jié)節(jié) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 數(shù)據(jù)庫　出處：《浙江大學(xué)學(xué)報(bào)(理學(xué)版)》2017年04期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：肺癌是一種致死率很高的癌癥.通過肺部平掃CT影像檢測肺結(jié)節(jié)對(duì)肺癌早期診斷、治療意義重大.全面介紹了一種革命性的圖像識(shí)別技術(shù)——深度學(xué)習(xí)方法,在肺結(jié)節(jié)檢測中的應(yīng)用.首先,橫向?qū)Ρ攘瞬煌矸e神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)及其在圖像識(shí)別上的效果,其次著重分析了不同深度學(xué)習(xí)方法在訓(xùn)練肺結(jié)節(jié)分類器上的應(yīng)用,包括faster-RCNN、遷移學(xué)習(xí)、殘差學(xué)習(xí)以及遷移學(xué)習(xí).還介紹了一些可用的肺部CT影像數(shù)據(jù)集供讀者參考.
[Abstract]:Lung cancer is a high mortality rate of cancer. CT scan images through the lungs flat lung nodule detection in early diagnosis of lung cancer, the treatment of great significance. This paper introduces a image recognition technology revolutionary -- deep learning method used in the detection of pulmonary nodules. First of all, to compare different convolutional neural network and its structure effect in image recognition, and analyzes the application of different methods in training, deep learning classifier on pulmonary nodules including faster-RCNN, transfer learning, residual learning and transfer learning. It also introduces some available lung CT image data set a reference for the reader.

【作者單位】： 麗水學(xué)院工學(xué)院;浙江大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院CAD&CG國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：浙江省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(LY13F020019)
【分類號(hào)】：R734.2;TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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