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基于深度学习的计算机辅助肺癌诊断方法: 收藏
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引用; 《计算机辅助设计与图形学学报》2018年第1期30卷 90-99页; 作者：张鹏徐欣楠王洪伟冯元力冯浩哲张建伟闫守琨侯宇轩宋怡文李佳翔刘新国同济大学经济与管理学院上海200092 同济大学附属上海市肺科医院胸外科上海200433 浙江大学CAD&CG国家重点实验室杭州310058; 癌症,是21世纪死亡率较高的疾病之一,而肺癌在所有癌症发病率及死亡率中均占首位.近年来,随着大数据与人工智能的兴起,基于深度学习的肺癌辅助诊断逐渐成为热门的研究课题.计算机辅助肺癌诊断技术主要是对医学仪器成像得到的肺部影像数...; 癌症,是21世纪死亡率较高的疾病之一,而肺癌在所有癌症发病率及死亡率中均占首位.近年来,随着大数据与人工智能的兴起,基于深度学习的肺癌辅助诊断逐渐成为热门的研究课题.计算机辅助肺癌诊断技术主要是对医学仪器成像得到的肺部影像数据进行处理分析的过程,文中将这类过程总结为4个步骤:医学影像数据预处理、肺实质分割、肺结节检测与分割,以及病变诊断.由于深度学习技术对于训练数据的数量需求较高,而目前领域内公开较多的数据主要是肺部CT图像的结节数据,因此深度学习上对于肺癌辅助诊断的工作主要是肺内实质部分分割、肺结节检测分割以及病变分析的工作.文中对于面向肺癌辅助诊断的传统医学影像处理方法进行了简单介绍,并对前沿的深度学习医学影像处理方法进行了综述.; 来源：详细信息评论

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