基于3D FPN的肺结节检测

• 作者: 张宇廷
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 肺结节检测 单阶段检测 FPN 深度学习 LUNA16
• 年，卷（期）: 2020,（9）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 233-237
• 页数: 5页
• 分类号: TP317.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.201052

摘要

肺癌早期发现与诊断对提高肺癌患者生存率至关重要.肺癌主要是由恶性肺结节造成的,通过肺结节早期检测与诊断能够及时发现病情,显著提高肺癌存活率.随着深度学习网络在医学辅助诊断领域应用的迅速发展,现已有很多深度网络被应用于肺结节检测.通过统计检测目标肺结节半径分布情况,发现大部分肺结节半径较小.因此,结合CT影像数据的三维特性,提出使用3D FPN进行单阶段肺结节检测,能够解决肺小结节检测效果不佳的问题.在公用肺结节数据集LUNA16上验证了网络的有效性,CPM值达到0.8932,相比其它肺结节检测网络,检测效果提高了2％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张宇廷		1	0	0.0	0.0