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中国医学影像技术 2018年第7期34卷 1104-1109页

作者：戴垚均闫士举宋成利上海理工大学医疗器械与食品学院上海200093

目的探讨改进后的卷积神经网络模型对肺结节进行良恶性分类的准确率。方法以分类模型密集网络(DenseNet)为基础模型,采用中间密度投影方法将肺结节的三维信息输入卷积神经网络进行训练,并针对肺结节良恶性分类问题适应性改进神经网络结... 详细信息

目的探讨改进后的卷积神经网络模型对肺结节进行良恶性分类的准确率。方法以分类模型密集网络(DenseNet)为基础模型,采用中间密度投影方法将肺结节的三维信息输入卷积神经网络进行训练,并针对肺结节良恶性分类问题适应性改进神经网络结构,将传统损失函数Cross Entropy Loss替换为Focal Loss,使网络能着重学习难以分辨的肺结节。结果改进后神经网络模型对良恶性肺结节分类的准确率为89.93%,曲线下面积为0.947。结论适应性改进后的卷积神经网络模型判断良恶性肺结节准确率较高。

关键词：深度学习肺结节良恶性分类肺部图像数据库联盟

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基于弱监督ECOC算法的肺结节辅助检测

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数据采集与处理 2015年第5期30卷 1003-1010页

作者：苏志远刘慧尹义龙山东财经大学计算机科学与技术学院济南250014 山东省数字媒体技术重点实验室济南250014 山东大学计算机科学与技术学院济南250101

肺结节的准确分类与识别是计算机辅助诊断系统在肺癌诊断领域应用的关键,同时也面临巨大的挑战。该技术不仅在特征表示、样本标记等方面存在发展的瓶颈,而且目前缺少准确、有效的分类识别算法。本文提出了一种结合弱监督纠错输出编码(Er... 详细信息

肺结节的准确分类与识别是计算机辅助诊断系统在肺癌诊断领域应用的关键,同时也面临巨大的挑战。该技术不仅在特征表示、样本标记等方面存在发展的瓶颈,而且目前缺少准确、有效的分类识别算法。本文提出了一种结合弱监督纠错输出编码(Error-correcting output codes,ECOC)算法和肺结节形状特征表达的肺结节多分类算法。为了提高分类识别的准确率,本文对肺结节的形状特征进行了详细的分析,并提出了一系列准确的形状特征描述向量。在分类识别阶段,算法训练学习了利用专家对肺结节标记信息标记的少量样本,并生成二类分类器,获得编码矩阵。最后,通过计算测试样本编码和编码矩阵每一行的汉明距离,确定样本所属类别。实验结果表明,本文方法能够获得更加准确的分类结果。

关键词：肺结节分类识别弱监督纠错输出编码肺部图像数据库联盟

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早期肺癌的CT定量分析及计算机辅助检测对早期肺癌检出的应用研究

早期肺癌的CT定量分析及计算机辅助检测对早期肺癌检出的应用研究

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作者：曹恩涛第二军医大学

学位级别：硕士

第一部分表现为纯磨玻璃密度结节的肺腺癌的CT三维定量分析【目的】探讨结节三维定量分析对表现为纯磨玻璃结节的早期肺腺癌病理分级的预测价值。【材料与方法】回顾性分析我院经手术病理证实的CT表现为纯磨玻璃结节的肺腺癌105例,共10... 详细信息

第一部分表现为纯磨玻璃密度结节的肺腺癌的CT三维定量分析【目的】探讨结节三维定量分析对表现为纯磨玻璃结节的早期肺腺癌病理分级的预测价值。【材料与方法】回顾性分析我院经手术病理证实的CT表现为纯磨玻璃结节的肺腺癌105例,共104个纯磨玻璃结节,其中不典型腺瘤样增生(AAH)19个,原位腺癌(AIS)25个,微浸润性腺癌(MIA)31个,浸润性腺癌(IAC)29个。利用计算机辅助软件对结节进行三维容积测量,得到最大横断面长径、面积、结节体积、平均CT值、质量,及最小CT值、最大CT值、2%、5%、25%、50%、75%、95%、98%位数CT值。测量指标满足正态分布及方差齐性的采用单因素方差分析,不满足的参数采用Kruskal—Wallis H检验分析,再以结节是否为浸润性病变为因变量,测量的有显著统计学差异的指标为自变量进行Logistic回归分析。【结果】AAH、AIS、MIA、IAC 4组间结节大小参数(包括最大横截面长径、面积、体积)、平均CT值、质量、50%、75%、95%、98%位数CT值、最大CT值存在显著统计学差异(P数据库的计算机辅助检测系统应用价值的研究【目的】使用一个世界公共医学影像图像数据库信息,探讨研究计算机辅助检测软件对帮助影像医生阅片、提高肺结节检出率的临床应用价值。【材料与方法】下载使用了来自于LIDC/IDRI数据库的40例胸部CT扫描图像,选取其中平扫的、3mm以下图像29例,2名低年资影像科医生(工作经验均为2年)分别独立仔细阅读29例病例,在独立阅片和参考计算机辅助检测软件两者模式下分别记录发现的结节。仔细对照研究标识文件中标识的结节,将有3位以上放射学家认定的结节作为参考标准,同时记录参考标准结节的密度、大小、位置。计算低年资影像医生在独立阅片、使用计算机辅助检测软件参考下的结节发现率,并比较不同类型结节不同模式下应用CADe软件的敏感度及假阳性率。【结果】参考标准结节总计127个。软件自动检测总的发现率为65.4%,两医师独立阅片发现率为58.3%,56.7%,参考CADe自动结果后二次阅片分别提高到79.5%和85.0%(P值均小于0.001)。软件自动检测发现的非实性结节发现率低于实性结节(P=0.035)。对于小于4mm的结节自动检

关键词：早期肺腺癌 CT定量分析纯磨玻璃结节 CT值质量自动分割结节大小平均CT值肺部图像数据库联盟计算机辅助检测敏感度

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