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針對(duì)實(shí)際任務(wù)中肺部CT圖像標(biāo)注數(shù)據(jù)集稀少的問題，提出一種基于自主學(xué)習(xí)的UNet模型與C3D多任務(wù)學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的肺癌診斷方法。對(duì)LUNA16數(shù)據(jù)集和DSB數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理，確保切片圖像體素、方向致，利用C3D多任務(wù)學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建肺結(jié)節(jié)檢測(cè)模型，使用165張LUNA16的切片圖像和161張DSB的切片圖像訓(xùn)練改進(jìn)的U-Net網(wǎng)絡(luò)模型，并釆用自主學(xué)習(xí)方式擴(kuò)充標(biāo)注樣本，構(gòu)建腫塊檢測(cè)模型。在此基礎(chǔ)上，綜合結(jié)節(jié)與腫塊檢測(cè)結(jié)果得到最終的肺癌診斷結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法的肺癌檢測(cè)精度為85.3%±0.3%，達(dá)到了監(jiān)督學(xué)習(xí)策略的檢測(cè)精度。
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