论文研究 基于3D卷积神经网络的CT图像肺癌检测

肺结节的早期发现对于成功诊断和治疗肺癌至关重要。 许多研究人员尝试了多种方法，例如阈值化，计算机辅助诊断系统，模式识别技术，反向传播算法等。最近，卷积神经网络（CNN）在许多领域中都有着广阔的应用前景。 在这项研究中，我们调查了3D CNN以使用LUNA 16数据集检测早期肺癌。 首先，我们使用阈值技术对原始图像进行了预处理。 然后，我们使用Vanilla 3D CNN分类器来确定图像是癌变还是非癌变。 实验结果表明，与现有技术相比，该方法的检测精度可达80％左右，性能令人满意。