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基于卷积神经网络和迁移学习的肺结节检测 被引量：10
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作者 陈道争 江倩 《计算机工程与设计》 北大核心 2021年第1期240-247,共8页
为解决训练样本不足的问题,提出一种基于卷积神经网络和迁移学习的X光胸片肺结节检测方法。基于Keras深度学习框架,对比分析3种预训练卷积神经网络模型的分类性能,在此基础上进一步探究迁移学习的有效性。在公开的JSRT数据集上进行验证... 为解决训练样本不足的问题,提出一种基于卷积神经网络和迁移学习的X光胸片肺结节检测方法。基于Keras深度学习框架,对比分析3种预训练卷积神经网络模型的分类性能,在此基础上进一步探究迁移学习的有效性。在公开的JSRT数据集上进行验证,提出方法获得了93.75%的准确度、94.36%的敏感度、92.74%的特异度以及98.20%的AUC值。与已有的其它研究进行对比,实现了最高的敏感度和较低的假阳性率,验证了迁移学习的有效性和所提算法的可行性。 展开更多
关键词 肺结节 卷积神经网络 迁移学习 计算机辅助诊断 医学影像分析
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