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发明公开
基于3D残差网络的肺结节图像分类方法无效

公开(公告)号：CN112801992A

公开(公告)日：2021-05-14

申请号：CN202110150039.1

申请日：2021-02-03

Applicant: 东北大学

Inventor： 梁晓龙 , 高蓝宇 , 张宸 , 兰磊 , 张长胜 , 张斌

IPC: G06T7/00 , G06T5/00 , G06T5/40 , G06N3/04 , G06N3/08

Abstract: 本发明结合了3D卷积神经网络和残差网络的优点，针对肺结节检测的现状，公开了基于3D残差网络的肺结节图像分类方法。步骤1：肺部CT图像数据预处理；步骤2：运用数据集训练3D残差网络；步骤3：通过训练好的3D残差网络进行肺结节识别与分类。本发明充分利用了肺部CT图像的空间特征，利用残差网络可以加深网络深度获得更好的分类性能，准确率高，操作简单，提升工作效率。

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