使用YOLO v5s模型对肺CT图像中的可疑结节进行检测，通过设置较低的置信水平来提高模型的灵敏度。然后，使用3D CNN分类器对检测到的结节进行分析分类，以实现较低的假阴性率。该方法在LUNA 16数据集上进行了评估，并且表现出很高的检测率和分类准确率。该方法可以提高肺结节的鉴定效率和准确性，有助于提高肺癌的早期诊断率。
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在C-3D卷积神经网络模型基础上,提出了一种三维可变形卷积神经网络以实现肺结节的检测。在模型的主体结构上,采用了三维可变形卷积和三维可变形池化的操作,解决了传统的方块卷积与池化在应对不规则的肺结节时,
肺部的检查是每年体检的重要一部分。体检中有成百上千的病例，而每个病例中含有许多的肺部横切面CT图像。这些都需要专业医生去逐个筛查出存在肺结节的病例，不仅工作量大而且存在误筛的可能。针对上述问题，把卷积
为了提高孤立性肺结节良恶性诊断中的分类准确度,提出了一个基于自生成神经网络的自动分类算法。该算法首先对PET/CT图像进行去噪、配准等预处理,分别提取孤立性肺结节的结构影像特征和代谢特征,然后对自生成
针对传统计算机辅助检测系统中肺结节检测存在大量假阳性的问题,提出一种基于三维卷积神经网络的肺结节识别方法。首先,将传统二维卷积神经网络扩展为三维卷积神经网络,充分挖掘肺结节的三维特征,增强特征的表达能
基于Tensorflow的卷积神经网络3D人脸识别:1.1 Tensorflow神经网络基础1.2 Tensor 张量1.3 数据流图1.4 操作....3D识别基础 等
提出一种将卷积神经网络(CNN)学习特征与传统影像学特征结合的肺结节良恶性鉴别方法。首先,从电子计算机断层扫描(CT)图像中分割出肺结节区域,并使用传统机器学习方法提取结节区域的影像学特征;然后,使用
针对现有方法在大量肺部数据中存在的检测肺结节效率不高及大量假阳性的问题,提出了一种基于端到端的二维全卷积对象定位网络(2D FCN)与三维立体式目标分类卷积神经网络(3D CNN)相结合的肺结节检测方
针对过拟合及甲状腺恶性结节细粒度分类(恶性分为恶性与高度恶化)的问题,提出一种基于循环卷积神经网络的分类方法。将Xception网络与长短时记忆网络(LSTM)作为互不干扰的两部分,分别对甲状腺结节样
yolo.h5 yolo权重文件 深度学习,神经网络 yolov3权重文件下载 也不知道为什么要大于50个字
上图视频测试链接:https://www.bilibili.com/video/BV13E411c7Mv/ 1. 3D卷积神经网络 相比于2D 卷积神经网络,3D卷积神经网络更能很好的利用视频中的时序
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