基于深度学习的肺结节良恶性及恶性等级分类应用

作者：黄风贤; 黄浩

来源：电视技术, 2023, 47(02): 1-8.

DOI：10.16280/j.videoe.2023.02.001

• 计算机辅助诊断
• 肺结节
• 深度学习
• 迁移学习
• U-Net

肺结节精确分类是提前诊断肺癌的基础。若能在早期检测恶性肺结节并干预处理，对患者预后有很大影响。深度学习能够自动提取肺结节的特征，完成肺结节的良恶性及恶性等级分类。基于此，介绍LIDC-IDRI及LUNA16这两个常用的肺结节数据集，阐述卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNN）、视觉几何组（Visual Geometry Group,VGG）、迁移学习肺结节良恶性分类中的应用及其实验对比，总结U-Net、生成对抗网络（Generative Adversarial Networks,GAN）应用于恶性肺结节等级分类及该网络的相关研究现状，最后综合分析深度学习在该领域的应用情况。

• 单位
  桂林电子科技大学