3、基于YOLO_v3和ResNet的肺结节识别系统及葡萄客户细分算法

基于YOLO_v3和ResNet的肺结节识别系统及葡萄客户细分算法

肺结节识别系统研究背景与现状

随着计算机技术的发展，将机器学习应用于医学图像分析已成为一种趋势。传统基于机器学习的目标检测方法主要依赖手动提取特征，然而人工预定义的特征并不全面，存在较大局限性。因此，提出一种高效的肺结节检测方法成为研究热点。

深度学习技术的发展让研究人员越发关注。深度卷积神经网络（DCNN）具有丰富的网络结构，其多层结构能够自动学习并提取多层次特征。相较于传统机器学习，深度学习无需手动提取特征，只需将原始图像输入系统，系统就能进行训练和预测学习，获得更好的结果。DCNN在语音识别和计算机视觉领域取得了巨大成功，也被用于肺结节检测，但现有的基于深度学习的模型存在较高的假阳性率。

当前，研究人员在医学图像检测方面开展了大量研究，特别是传统机器学习和深度学习技术在医学图像分析、处理和识别中的应用。传统机器学习需要手动提取特征，存在主观性且准确率低；而深度学习在图像识别和计算机视觉领域取得了显著成果，众多研究将其应用于医学图像分析。不过，这些研究未能同时解决高假阳性率和识别速度慢的问题。

肺结节识别系统结构

为解决上述问题，设计了基于YOLO_v3和ResNet的肺结节识别系统。该系统以肺部CT图像为输入，先通过YOLO_v3目标识别算法初步识别肺结节位置，再利用ResNet减少YOLO_v3产生的假阳性影响。

YOLO_v3

在目标识别领域，有两种深度学习方法。一种是两阶段目标识别算法，如R - CNN，需先提取候选框，再用CNN进行分类；另一种是单阶段目标检测算法，如YOLO，无需生成候选框，直接将目标边界定位转