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机器学习在肺结节检测上的探讨

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摘要摘要：肺部切片具有数据样本大、切片多、肺结节在图像在位置不同，形态各异的特点。传统医生诊疗使得肺结节检测冗杂，且以人工的方法看图更显得效率低下。而传统分割方法局限性强，人工操作需求大，不满足全自动化的要求。而深度学习可以自动提取特征，减少了人为操作，减少错误判断。本文主要探讨如何使用机器学习进行肺图像的分割与精准的肺结节检测并比较几种深度学习诊断方法。

DOI pj0pyg6ydy/4975751

作者吴文淑1 蔡洁珊2 顾家军1 朱宝2

机构地区 1.深圳技术大学健康与环境工程学院广东深圳 518118 2.深圳技术大学大数据与互联网学院广东深圳 518118

出处《世界复合医学》 2020年11期

关键词肺结节检测深度学习分块式叠加微调策略渐进式微调策略多尺度卷积神经网络

分类 [医药卫生][临床医学]

出版日期 2020年12月21日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）