Zhejiang Daxue xuebao. Lixue ban (Jul 2017)

A survey of depth learning methods for detecting lung nodules by CT images(应用于平扫CT图像肺结节检测的深度学习方法综述)

  • HUWeijian(胡伟俭),
  • CHENWei(陈为),
  • FENGHaozhe(冯浩哲),
  • ZHANGTianping(张天平),
  • ZHUZhengmao(朱正茂),
  • PANQiaoming(潘巧明)

DOI
https://doi.org/10.3785/j.issn.1008-9497.2017.04.001
Journal volume & issue
Vol. 44, no. 4
pp. 379 – 384

Abstract

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肺癌是一种致死率很高的癌症.通过肺部平扫CT影像检测肺结节对肺癌早期诊断、治疗意义重大.全面介绍了 一种革命性的图像识别技术——深度学习方法，在肺结节检测中的应用.首先，横向对比了不同卷积神经网络的结构及其在图像识别上的效果，其次着重分析了不同深度学习方法在训练肺结节分类器上的应用，包括faster-RCNN、迁移学习、残差学习以及迁移学习.还介绍了一些可用的肺部CT影像数据集供读者参考.

Keywords