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CT图像肺结节自动检测算法研究与实现的中期报告.docx

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CT图像肺结节自动检测算法研究与实现的中期报告.docx

上传人:niuww 2024/3/27 文件大小:10 KB

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文档介绍:该【CT图像肺结节自动检测算法研究与实现的中期报告 】是由【niuww】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【CT图像肺结节自动检测算法研究与实现的中期报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。CT图像肺结节自动检测算法研究与实现的中期报告一、研究背景肺癌是全球范围内导致死亡的重要原因,而CT技术已经成为肺癌筛查、诊断的重要手段。肺结节是肺癌早期病变的表现,因此CT图像肺结节的自动检测和分析成为医学影像技术领域重要研究方向。对于肺结节的自动检测算法研究,也涉及到计算机视觉、图像处理、机器学****等多个领域。二、,其中包含888个带有结节注释信息的CT图像。首先,对数据进行预处理,包括去除空白区域、调整CT灰度范围、进行尺寸统一等操作,以便于后续算法处理和训练。,通过设置适当的阈值和形态学处理,得到肺部区域、支气管血管等解剖结构,再将这些结构与影像的肺结节进行比较,找出肺结节。初步实验结果表明,该算法能够较好地检测出肺结节,但存在一定的误检率和漏检率。,深度学****算法也成为肺结节检测领域的研究热点。本次研究采用了基于卷积神经网络的肺结节检测算法,使用多层卷积神经网络对图像进行特征提取和分类,提高了检测的准确性。初步实验结果表明,基于深度学****的肺结节检测算法相比传统方法具有更好的检测准确性和鲁棒性。三、,结合传统的图像处理方法和深度学****算法,提高检测的准确性和鲁棒性。,如肺部纹理特征、支气管血管和肺部边缘等,进一步提高检测的精度。,结合医学专家的知识和经验,提高算法的可解释性和准确性。四、总结本次研究在CT图像肺结节自动检测算法领域进行了初步的探索,使用了基于阈值分割和基于深度学****的算法,并初步验证了其有效性和局限性。未来,我们将继续深入研究,结合更多方法和技术,探索出更加准确和可靠的肺结节自动检测算法。