【摘 要】
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为了弥补传统的SSD算法在小目标检测中的不足,提出一种结合深度残差网络的SSD目标检测算法,用于医学影像诊断中肺结节小目标的检测识别。具体操作中,首先对肺部CT图像的切片
【基金项目】
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国家自然科学基金(61962023,61562029);湘西土家族苗族自治州科研项目(2018sf5013)
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为了弥补传统的SSD算法在小目标检测中的不足,提出一种结合深度残差网络的SSD目标检测算法,用于医学影像诊断中肺结节小目标的检测识别。具体操作中,首先对肺部CT图像的切片进行预处理操作得到肺实质,通过得到的大肺实质样本对提出的方法进行训练。实验结果表明,与传统的SSD算法相比,提出的方法模型检测的敏感度为84.25%,假阳性率为10.55%,分别比传统的SSD算法在敏感度上提高了6.9%,假阳性率降低了2.7%。
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