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基于CNN的肺结节识别方法

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简介：
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。

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  • 基于CNN的肺结节识别方法
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    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 Faster R-CNN 的肺结节目标检测加速方法
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    本研究提出了一种改进的Faster R-CNN算法，专门针对肺结节的目标检测任务进行优化，显著提升了检测速度和准确性。 Faster R-CNN 在肺结节目标检测中有广泛应用。
     
  • 基于改良Faster R-CNN与3D DCNN的肺结节检测方法
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    本研究提出了一种结合改良版Faster R-CNN和三维卷积神经网络(3D DCNN)的新型肺结节检测算法，旨在提升CT影像中肺结节识别精度与效率。 为解决传统肺结节检测准确率低及假阳性高的问题，本段落提出了一种改进的Faster R-CNN算法用于检测候选结节，并采用优化后的3D DCNN来减少假阳性的产生。考虑到不同形状大小对结节识别的影响，在Faster R-CNN模型中调整了锚点数量和尺寸以提高其鲁棒性；同时在特征提取器的最后一层增加了一个反卷积层，通过网络自适应生成感兴趣区域，并根据结节的尺寸添加小型滑动窗口来获取候选结节。为了进一步去除假阳性，在2D DCNN的基础上引入时间维度形成3D DCNN结构，并使用Adam算法调整学习率以优化权重参数；同时采用数据增强策略提取结节的全局特征，从而提高检测效果。 实验结果表明，在LIDC-IDRI数据集上应用该方法后，平均检测准确率达到97.71%，并且显著降低了误诊和漏诊的概率。
     
  • 眨眼识别，基于CNN的方法
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    本研究提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的眨眼识别方法，通过分析眼部图像序列，实现对眨眼动作的准确检测与分类。该技术在人机交互、医疗监测等领域具有广泛应用前景。 眨眼检测通过积分聚叠方法来判断是否眨眼，这是一种模板匹配技术。
     
  • 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。
     
  • 基于PyTorch的新冠肺炎检测识别方法
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    本研究提出了一种基于PyTorch框架的高效新冠肺炎检测识别方法，利用深度学习技术分析医学影像数据，实现快速准确的诊断辅助。 新冠肺炎是一种多发且严重的感染性疾病，可以发生在任何年龄群体中，但儿童较为常见。在X光影像上，新冠肺炎表现为肺部出现炎性浸润阴影。肺炎早期的症状和体征并不明显，容易被漏诊或误诊。 近年来，随着深度学习技术在图像分类领域的进步以及各种权威医疗机构公开医疗影像数据的推动下，深度学习技术开始逐步应用于医学图像处理领域。利用这些先进技术对医学图像进行分析可以获得更为客观的评价，并且可以发现一些细微、不易察觉的信息，从而提高诊断准确率。 本段落使用PyTorch完成算法设计，并进行了可视化测试图片患病概率的设计工作。
     
  • 基于OpenCV和Python的CNN人脸识别方法
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    本研究采用OpenCV与Python开发了一种基于卷积神经网络(CNN)的人脸识别系统，旨在提高人脸识别的准确性和效率。 Python基于OpenCV的CNN人脸识别代码示例，仅供学习参考。
     
  • 基于CNN的手写数字识别方法.zip
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    本项目采用卷积神经网络（CNN）技术实现对手写数字图像的高效准确识别，适用于手写数据集分类任务。 资源包含文件：课程报告word+源码及数据 卷积神经网络（CNN）是一种特殊的多层神经网络。像几乎所有其他的神经网络一样，它也是用反向传播算法来训练的，只是通过特殊结构以更少的预处理识别像素图中的模式。而且它对一些简单的几何变换有一定的鲁棒性。 利用 CNN 进行手写数字识别框架：可以使用 TenserFlow 或 PyTorch。 数据集：The Mnist Database of handwritten digits 网络结构：LeNet-5; 详细介绍可参考相关文献或博客文章。
     
  • 面部表情识别：基于CNN的FER方法
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    本研究提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的面部表情识别(FER)方法，通过深度学习技术自动分析和解读人类面部表情。 面部表情识别使用卷积神经网络的面部表情识别方法如下：首先需要Python3.5、OpenCV以及Keras与TensorFlow GPU版本的支持环境。学习数据包括35,587张标注图像，这些可以下载fer2013.tar.gz并在data文件夹中解压缩fer2013.csv以获取。此外还包括了15,399个基本表情图像和3,954个复合表情图像。 处理过的数据可以通过特定的脚本生成用于训练的npy文件，具体步骤如下： 运行`python3 data_process.py`来生成训练所需的npy文件。 然后使用`python3 train.py`进行模型训练。完成训练后，将获得三个以Gudi...命名的数据文件。从这些文件中选择一个比如“Gudi_model_100_epochs_20000_faces.data-00000-of-00001”，并将其重命名为model_name.h5以便后续使用。