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深度学习在肺结节辅助诊断中的应用
被引量:
1
1
作者
冯妍妍
魏德健
倪伟
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2022年第18期59-70,共12页
肺癌位居癌症死亡率首位,对其进行早期诊断和治疗可降低肺癌患者的死亡率。深度学习能够自动提取结节特征,并完成肺结节的良恶性及恶性等级分类,因此深度学习方法成为肺癌早期诊断的重要手段。对常用数据集进行介绍,系统阐述了栈式去噪...
肺癌位居癌症死亡率首位,对其进行早期诊断和治疗可降低肺癌患者的死亡率。深度学习能够自动提取结节特征,并完成肺结节的良恶性及恶性等级分类,因此深度学习方法成为肺癌早期诊断的重要手段。对常用数据集进行介绍,系统阐述了栈式去噪自编码器(SDAE)、深度置信网络(DBN)、生成对抗网络(GAN)、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和迁移学习技术在肺结节良恶性分类中的应用,阐述了深度卷积生成对抗网络(DCGAN)、多尺度卷积神经网络(MCNN)、U型网络(U-Net)和集成学习技术在肺结节恶性等级分类中的应用,针对肺结节分类的深度学习方法进行了综合分析,并对未来研究方向进行展望。
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关键词
肺结节
深度学习
良
恶性
分类
恶性等级分类
计算机辅助诊断
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职称材料
题名
深度学习在肺结节辅助诊断中的应用
被引量:
1
1
作者
冯妍妍
魏德健
倪伟
机构
山东中医药大学智能与信息工程学院
肥城市人民医院信息管理科
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2022年第18期59-70,共12页
基金
山东省中医药科技项目(2020M006)
国家自然科学基金(82074579)
山东省自然科学基金(ZR2020MH360)。
文摘
肺癌位居癌症死亡率首位,对其进行早期诊断和治疗可降低肺癌患者的死亡率。深度学习能够自动提取结节特征,并完成肺结节的良恶性及恶性等级分类,因此深度学习方法成为肺癌早期诊断的重要手段。对常用数据集进行介绍,系统阐述了栈式去噪自编码器(SDAE)、深度置信网络(DBN)、生成对抗网络(GAN)、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和迁移学习技术在肺结节良恶性分类中的应用,阐述了深度卷积生成对抗网络(DCGAN)、多尺度卷积神经网络(MCNN)、U型网络(U-Net)和集成学习技术在肺结节恶性等级分类中的应用,针对肺结节分类的深度学习方法进行了综合分析,并对未来研究方向进行展望。
关键词
肺结节
深度学习
良
恶性
分类
恶性等级分类
计算机辅助诊断
Keywords
pulmonary nodules
deep learning
benign and malignant classification
malignant grade classification
computeraided diagnosis
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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被引量
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1
深度学习在肺结节辅助诊断中的应用
冯妍妍
魏德健
倪伟
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2022
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