基于深度学习的肺部CT图像结节自动检测研究论文.docxVIP

基于深度学习的肺部CT图像结节自动检测研究论文.docx

1、本文档共9页，其中可免费阅读3页，需付费25金币后方可阅读剩余内容。
2、本文档内容版权归属内容提供方，所产生的收益全部归内容提供方所有。如果您对本文有版权争议，可选择认领，认领后既往收益都归您。
3、本文档由用户上传，本站不保证质量和数量令人满意，可能有诸多瑕疵，付费之前，请仔细先通过免费阅读内容等途径辨别内容交易风险。如存在严重挂羊头卖狗肉之情形，可联系本站下载客服投诉处理。
4、文档侵权举报电话：400-050-0827(电话支持时间：9:00-18:30)。
5、该文档为VIP文档，如果想要下载，成为VIP会员后，下载免费。
6、成为VIP后，下载本文档将扣除1次下载权益。下载后，不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们。
7、成为VIP后，您将拥有八大权益，权益包括：VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
8、VIP文档为合作方或网友上传，每下载1次，网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等，对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档

基于深度学习的肺部CT图像结节自动检测研究论文

摘要：随着医学影像技术的发展，肺部CT图像在临床诊断中扮演着越来越重要的角色。结节是肺部疾病的重要标志，其早期发现对于疾病的诊断和治疗具有重要意义。本文针对肺部CT图像结节自动检测问题，提出了一种基于深度学习的结节检测方法。通过实验验证，该方法具有较高的检测精度和实用性。

关键词：深度学习；肺部CT图像；结节检测；卷积神经网络；图像分割

一、引言

（一）研究背景

1.肺部疾病的高发态势

近年来，随着我国工业化和城市化进程的加快，肺部疾病发病率逐年上升，已成为危害人类健康的主要疾病之一。早期发现和诊断肺部疾病对于提高患者生存率和生活质量具有重要意

该用户很懒，什么也没介绍

咨询Ta 进入空间

更多 >