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面向肺部CT影像的双3D-CNN结节诊断模型
1
作者
李大湘
刘毅
刘颖
《湖南大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第8期116-124,共9页
为了捕获肺部CT影像中结节的三维不规则性并提高其诊断精度,本文设计了一种由筛到诊的双三维卷积神经网络(d3D-CNN)结节诊断模型.首先,构建了一个轻型3DCNN网络,且将它与全卷积运算相结合,利用卷积运算的高优化性,完成结节筛选并生成疑...
为了捕获肺部CT影像中结节的三维不规则性并提高其诊断精度,本文设计了一种由筛到诊的双三维卷积神经网络(d3D-CNN)结节诊断模型.首先,构建了一个轻型3DCNN网络,且将它与全卷积运算相结合,利用卷积运算的高优化性,完成结节筛选并生成疑似区域;然后,利用空间-切片注意力机制自动学习疑似区域在空间和切片序列上的偏移量,设计可变形3D卷积模块,且将它与ResNet101相结合而构造成一个高精度3D-CNN结节诊断网络,用于对筛选出的疑似区域进行最终判决.对比实验结果表明,所提模型在误报率为1的情况下,召回率达到88.9%,有效地提高了肺结节良恶性诊断精度.
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关键词
肺部CT影像
肺结节诊断
可变形3d卷积
注意力机制
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职称材料
题名
面向肺部CT影像的双3D-CNN结节诊断模型
1
作者
李大湘
刘毅
刘颖
机构
西安邮电大学通信与信息工程(人工智能学院)
出处
《湖南大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第8期116-124,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(62071379)
陕西省自然科学基金资助项目(2017KW-013,2022GY-078,2022JM-374)。
文摘
为了捕获肺部CT影像中结节的三维不规则性并提高其诊断精度,本文设计了一种由筛到诊的双三维卷积神经网络(d3D-CNN)结节诊断模型.首先,构建了一个轻型3DCNN网络,且将它与全卷积运算相结合,利用卷积运算的高优化性,完成结节筛选并生成疑似区域;然后,利用空间-切片注意力机制自动学习疑似区域在空间和切片序列上的偏移量,设计可变形3D卷积模块,且将它与ResNet101相结合而构造成一个高精度3D-CNN结节诊断网络,用于对筛选出的疑似区域进行最终判决.对比实验结果表明,所提模型在误报率为1的情况下,召回率达到88.9%,有效地提高了肺结节良恶性诊断精度.
关键词
肺部CT影像
肺结节诊断
可变形3d卷积
注意力机制
Keywords
CT imaging of the lungs
d
iagnosis of pulmonary no
d
ules
d
eformable
3
d
convolution
attention mechanism
分类号
TP391.7 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向肺部CT影像的双3D-CNN结节诊断模型
李大湘
刘毅
刘颖
《湖南大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
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