基于自主学习的肺部CT图像肺癌诊断方法

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上传日期: 2021-06-04

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标签:模型(1056)医疗电子(1166)图像(720)

  针对实际任务中肺部CT图像标注数据集稀少的问题,提出一种基于自主学习的UNet模型与C3D多任务学习网络相结合的肺癌诊断方法。对LUNA16数据集和DSB数据集进行预处理,确保切片图像体素、方向致,利用C3D多任务学习网络模型构建肺结节检测模型,使用165张LUNA16的切片图像和161张DSB的切片图像训练改进的U-Net网络模型,并釆用自主学习方式扩充标注样本,构建肿块检测模型。在此基础上,综合结节与肿块检测结果得到最终的肺癌诊断结果。实验结果表明,该方法的肺癌检测精度为85.3%±0.3%,达到了监督学习策略的检测精度。

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