基于深度学习的肺部CT影像识别——采用U-net、3D CNN、cGAN实现肺结节的检测（零）

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#神经网络 #深度学习 #tensorflow #python #计算机视觉

本博基于LUNA16数据集实现肺结节检测，包括候选结节提取、假阳性过滤及数据增强。项目包含U-net结节提取、多层级3D-CNN过滤与CT-GAN正样本增强。

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写在前面

本系列博客是我的部分本科毕业设计内容，基于LUNA16数据集 [ 1 ] \color{#0000FF}{[1] } [1]对肺结节检测过程中的候选结节提取、假阳性过滤、数据集扩充等需求做了基本的实现。整个工作参考了SongpingWang的博客 [ 2 ] \color{#0000FF}{[2] } [

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PyTorch深度学习实战（19）——从零开始实现R-CNN目标检测
盼小辉丶的博客
10-07 9653
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基于 ResNet 的肺炎 CT 影像识别
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flyhorse1103的博客
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一个好知识的传播者
05-23 1083
计算机视觉是一门研究如何使机器从数字图像或视频中提取、分析和理解有用信息的学科。它涉及图像处理、模式识别、机器学习等多个领域，是人工智能领域的一个重要分支。深度学习作为机器学习的一个子集，通过模拟人脑神经网络的工作方式，实现了对图像、文本等数据的自动学习和理解。在计算机视觉领域，深度学习技术已经被广泛应用于图像分类、目标检测、图像分割等多个方面。
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基于深度学习的肺部CT影像识别——采用U-net、3D CNN、cGAN实现肺结节的检测（二）
liuz_notes的博客
06-08 9424
上一节中介绍了U-net在肺结节分割提取中的原理，能有效提取出候选结节。然而，由于结节形态特征的高度变异性和将其误认为邻近器官的可能性，原本不是结节的目标通过模型预测得到的结果被划定为结节。为了解决较高的假阳性问题，本文利用多尺度三维卷积神经网络来进行假阳性过滤，根据Bum-Chae Kim等人的开源代码，做了复现工作，实现了假阳性过滤。
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liuz_notes的博客
06-08 9559
深度学习网络模型需要海量的数据集训练，否则无法体现深度学习应有的优势。因此医学图像数据增强是至关重要的，基于生成对抗网络充分利用数据本身来进行数据生成，从而在一定程度上解决正样本不足的问题，提升肺结节的检测精度。
基于改进Faster R-CNN和3D DCNN的肺结节检测算法
04-30
针对传统肺结节检测准确率低，且存在假阳性高的问题，提出了一种改进Faster R-CNN检测候选结节，以及改进的3D DCNN去除假阳性的算法。考虑到结节的形状大小等因素，在Faster R-CNN上更改锚点数量和尺寸检测结节的鲁棒性，并在特征提取器的最后一层添加一个反卷积层，在网络特征图上根据结节尺寸添加小型滑动网络以使网络自适应生成感兴趣区域，获取候选结节。为了去除假阳性结节，在2D DCNN基础上调整卷积核参数，引入时间维度生成3D DCNN，并利用Adam算法调整网络学习率更改网络权重参数，采用数据增强策略进一步提取结节的全局特征。LIDC-IDRI数据集上的实验结果表明，所提出的算法平均检测准确率达到97.71%，同时降低了误诊率和漏诊率。
深度学习用于新冠肺炎CT诊断效果如何？（武大人民医院medRxiv论文）.pdf
03-01
在2月份真实病例数据上的实验结果揭示，基于深度学习的模型在更短的时间内取得了与专家放射科医师相当的效果。它在提高诊断效率、减轻一线放射科医师的工作压力、加快COVID19患者的诊断、隔离和治疗等方面具有巨大的潜力，有助于控制疫情。
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红叶谷 wsp_1138886114的博客
09-22 2916
import keras from keras.callbacks import EarlyStopping from keras.models import load_model from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, MaxPooling2D,merge,MaxPooling3D,Conv3D,concatenate from k...
caffe finetune predict and classify the lung nodule（ 肺结节的分类）
08-10 708
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基于python的天池大赛项目-“数字人体”视觉挑战赛-宫颈癌风险智能诊断算法源码+项目说明.zip
01-16
【资源说明】 1、该资源包括项目的全部源码，下载可以直接使用！ 2、本项目适合作为计算机、数学、电子信息等专业的竞赛项目学习资料，作为参考学习借鉴。 3、本资源作为“参考资料”如果需要实现其他功能，需要能看懂代码，并且热爱钻研，自行调试。 基于python的天池大赛项目-“数字人体”视觉挑战赛-宫颈癌风险智能诊断算法源码+项目说明.zip
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1、预测电影类型 1.1、导入相关库 1.2、导入数据 1.3、切分出 x 和 y 1.4、声明算法 1.5、进行训练 1.6、生成数据(导入预测值) 1.7、使用算法进行预测 2、预测是否患癌症 2.1、获取数据 2.1.1、导入数据 2.1.2、切分出 x数据 和 y目标值 2.1.3、分出训练集和测试集 2.3、声明算法并学习 2.4、结果预测 2.5、概率预测 2.6、预测值与真实值对比 2.7、计算预测的准确率 方法一：均值法 方法二：knn.score()
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Pytorch项目，肺癌检测项目之四
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