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摘要
针对目前的肺结节检测中存在的个体差异、同病异影、同影异病的问题,提出一种大样本条件下的基于Faster-RCNN的肺结节检测算法,对比研究目前的深度学习模型的适应性,给出一种通用的随着样本数量增加肺结节检测率持续提升的策略。首先搭建深度学习的软硬件环境,设置影像数据接口与Faster-RCNN的网络接口匹配;然后搭建Faster-RCNN的单类分类网络,并对网络结构的参数进行调整优化;最后用包含2 000例病人的肺结节数据集,通过不同的卷积神经网络模型(包括ZF和VGG),计算CT图像在各自模型中的特征。对测试结果进行分析评估,分别统计其漏检率、检测准确率,并探讨不同训练数量和数据增广类型对最终检测准确率的影响。最终ZF模型的检测准确率为90. 82%,准确率的波动方差为13. 30%; VGG模型的检测准确率为87. 02%,准确率的波动方差为37. 10%。ZF模型的波动方差小,检测精确度高,综合考虑,ZF模型对肺结节的检测效果优于VGG模型的检出效果。所提出的肺结节检测技术具有良好的理论价值和工程应用价值。
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