基于卷积神经网络的肺结节检测与定位

• 作者: 孙佳宁 李沅书 高辉雪
• 来源期刊: 通讯世界
• 学科: 医学
• 关键词: 深度学习 肺结节定位 卷积神经网络 随机森林
• 年，卷（期）: 2019,（12）
• 所属期刊栏目: 通信设计与应用
• 页码范围: 173-174
• 页数: 2页
• 分类号: R563
• 字数: 2063字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-4222.2019.12.112

摘要

近年来,肺癌成为对我国人民健康与生命安全威胁最大的恶性肿瘤之一.肺癌早期以肺结节形式体现,计算机辅助检测系统已应用到医学影像方面的研究,本文在现有计算机辅助系统传统检测算法的基础上加以改进,提高了检测的准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李沅书	吉林大学计算机科学与技术学院	1	0	0.0	0.0
2	孙佳宁	吉林大学计算机科学与技术学院	3	0	0.0	0.0
3	高辉雪	吉林大学计算机科学与技术学院	1	0	0.0	0.0