基于深度学习的肺结节诊断识别研究

• 作者: 李秀娟 高唤
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 深度学习 肺结节诊断 卷积神经网络 医学图像
• 年，卷（期）: 2019,（9）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 47-50,57
• 页数: 5页
• 分类号: TP301
• 字数: 3663字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.191972

摘要

医学图像诊断领域的研究热点是病灶点特征和精准定位,将深度学习应用到该领域后诊断效果明显,但是不同深度学习模型之间存在差异性.重点介绍几种重要的深度神经网络模型,总结深度学习在肺结节诊断识别中的研究进展,并提出将深度学习应用于肺结节临床诊断识别所面临的挑战与机遇.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李秀娟	河南工业大学电气工程学院	45	258	9.0	15.0
2	高唤	河南工业大学电气工程学院	2	4	2.0	2.0