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基于改良密集网络的肺结节良恶性分类模型

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简介：
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。

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  • 基于改良密集网络的肺结节良恶性分类模型
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    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。
     
  • 甲状腺结节良恶性分类_googlenet_
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    本研究采用GoogleNet模型对甲状腺结节进行良恶性分类，通过深度学习技术提高诊断准确率，为临床提供辅助决策支持。 本段落探讨了基于深度神经网络的甲状腺结节良恶性判别方法。该方法包括图像增强和结节分类两个步骤。其中，图像增强采用生成对抗网络实现；而结节分类则使用GoogLeNet Inception V3模型完成。
     
  • 基于改良Faster R-CNN与3D DCNN的肺结节检测方法
    优质
    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。
     
  • PyTorch分类网络（剔除肺结节假阳性）.zip
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    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。
     
  • 乳腺癌良恶性肿瘤预测模型
    优质
    本研究致力于开发精准的乳腺癌良恶性肿瘤预测模型，通过分析大量临床数据和生物标志物，提升早期诊断准确率，为患者提供个性化治疗方案。 根据细胞大小和肿瘤厚度这两个参数可以用来判断良性和恶性的乳腺癌肿瘤。
     
  • example_CNN.rar_肺结节的CNN分类_matlab_CNN分类matlab_matlab CNN网络
    优质
    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。
     
  • 基于改良Deeplab V3+网络的语义分割
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    本研究采用改进的Deeplab V3+网络进行语义分割任务，通过优化模型架构和引入新型注意力机制，显著提升了复杂场景下的分割精度与效率。 深度学习的语义分割在计算机视觉领域具有广阔的发展前景，但许多效果较好的网络模型存在内存占用大且处理单张图片耗时长的问题。为解决这一问题，我们将Deeplab V3+模型中的骨干网（ResNet101）的瓶颈单元设计为1D非瓶颈单元，并对空洞空间金字塔池化模块（Atrous Spatial Pyramid Pooling, ASPP）的卷积层进行分解。这种改进能够显著减少Deeplab V3+网络的参数量，提高其推理速度。实验结果基于PASCAL VOC 2012数据集对比显示，优化后的模型不仅处理速度快、分割效果佳，而且内存消耗更低。
     
  • R中的恶性与良性肿瘤预测及分类方法
    优质
    本研究探讨了利用R语言进行恶性与良性肿瘤预测和分类的方法，通过数据分析和技术实现，旨在提高医学诊断准确性。 在R语言环境中进行基于预测恶性或良性肿瘤的分类模型构建与应用研究。
     
  • 乳腺肿块的良恶性分类：基于影像学的判别方法
    优质
    本研究探讨了利用影像学技术对乳腺肿块进行良恶性分类的方法和标准，旨在提高早期诊断准确率。 乳房X光造影质量分类项目采用多种机器学习算法（包括支持向量机、逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯及人工神经网络）将乳腺肿块分为良性或恶性。为每种方法绘制ROC曲线，以确定最佳的分类器。问题在于，尽管乳房X线照相术是目前最有效的乳腺癌筛查手段之一，但由于解释错误导致大约70%不必要的活检具有良性结果。 为了减少这种不必要的检查数量，在最近几年提出了几种计算机辅助诊断(CAD)系统来帮助医生决定对在乳房X光片中发现的可疑病变进行活检还是短期随访。该项目的数据集取自UCI储存库中的“乳腺摄影质量”公共数据集，其中包含根据BI-RADS属性和患者年龄的信息。 该数据集中有6个属性（1个目标字段：严重性；1个非预测性变量：BI-RADS；4个预测性变量）。