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example_CNN.rar_肺结节的CNN分类_matlab_CNN分类matlab_matlab CNN网络

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简介：
本资源为使用MATLAB实现的基于卷积神经网络(CNN)的肺结节分类项目。包含详细的代码和数据集，适用于医学图像分析研究与学习。 运用卷积神经网络模型（CNN）实现肺结节的良恶性分类。

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  • example_CNN.rar_肺结节的CNN分类_matlab_CNN分类matlab_matlab CNN网络
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    本资源为使用MATLAB实现的基于卷积神经网络(CNN)的肺结节分类项目。包含详细的代码和数据集，适用于医学图像分析研究与学习。 运用卷积神经网络模型（CNN）实现肺结节的良恶性分类。
     
  • CNN神经网络的数据分类
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    本研究探讨了使用卷积神经网络（CNN）进行高效数据分类的方法，分析其在图像识别和模式识别领域的应用与优势。 通过CNN网络实现对多特征数据进行分类，主要用于数据的多类别划分。这种方法对于初学者来说非常友好，并配有中文解释，希望能帮助大家更好地理解和掌握CNN网络的应用。完成这项任务后，可以加深对CNN网络的学习与理解。
     
  • PyTorch分类网络（剔除肺结节假阳性）.zip
    优质
    本资源提供了使用PyTorch构建和训练用于医学影像分析的深度学习模型代码，专注于区分真实肺结节与伪影，以减少假阳性的出现。 使用PyTorch搭建分类网络，针对Luna16数据集生成的疑似肺结节进行分类，实现假阳性剔除。其样本集保存为.Mat的形式（包含数据与类别），固定大小为24*40*40。需要注意的是，原始getMat.py和traindataset.py文件存在错误（含有bug）。详情可参考相关博客文章中的说明。
     
  • 基于CNN的十类分类卷积神经网络
    优质
    本研究提出了一种基于CNN（卷积神经网络）的模型，专注于十个不同类别数据集的高效分类问题。通过精心设计的网络架构和训练策略优化了分类性能。 卷积神经网络可以用于解决10分类问题。这涉及到数据预处理、贴标签以及使用TensorFlow构建CNN结构。
     
  • 肺结节分类的算法代码
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    本项目提供了一种针对肺部CT影像中结节进行自动分类的算法代码。通过深度学习技术实现对结节良恶性判定的支持，旨在提高临床诊断效率和准确性。 在GitHub上找到了一些代码资源，并调试了两个星期。目前已经成功运行前三个代码，并详细标注了第一个代码供他人学习参考。
     
  • 基于CNN的肺结节识别方法
    优质
    本研究提出了一种利用卷积神经网络（CNN）技术进行肺部CT影像中结节自动检测和分类的方法，旨在提高早期肺癌筛查效率与准确性。 基于LIDC数据集的肺结节识别完整项目包采用了CNN算法（使用Python3编写）。该项目包可供自取。
     
  • 基于改良密集网络的肺结节良恶性分类模型
    优质
    本研究提出了一种改进的密集型神经网络模型，专门用于区分肺部CT影像中的良性与恶性结节。通过优化网络架构和引入先进的训练策略，该模型在提高准确率的同时减少了计算成本，为临床诊断提供了有力支持。 本研究探讨了改进后的卷积神经网络模型在肺结节良恶性分类中的准确率提升方法。我们以密集网络(DenseNet)为基础模型，使用中间密度投影技术将三维的肺结节信息输入到卷积神经网络中进行训练，并根据肺结节良恶性分类问题对神经网络结构进行了适应性改进。此外，我们将传统的交叉熵损失函数替换为焦点损失(Focal Loss)，使网络能够更有效地学习难以区分的肺结节特征。
     
  • 基于CNN的垃圾分类神经网络模型
    优质
    本研究提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的高效垃圾分类系统。通过深度学习技术自动识别和分类垃圾图像，提高资源回收效率与准确性。 CNN垃圾分类的神经网络模型是一种利用卷积神经网络技术对垃圾进行分类的方法。这种模型能够高效地识别不同类型的垃圾，并根据其特征将其归类到相应的类别中去。通过训练大量的图像数据，该模型可以学习并提取出与各类别相关的视觉特征，从而实现准确、快速的垃圾分类功能。
     
  • 基于TensorFlow和CNN网络的花卉分类识别
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    本项目采用TensorFlow框架及卷积神经网络(CNN)技术，旨在实现高效精准的花卉图像自动分类与识别功能。 花卉图像识别项目基于TensorFlow开发，现有的CNN网络能够识别四种花的种类。该项目适合初学者了解使用TensorFlow进行完整图像识别过程的大致流程。项目内容包括数据集处理、从硬盘读取数据、定义CNN网络结构、训练模型以及实现一个GUI界面用于应用训练好的网络。