基于卷积神经网络的胰腺癌检测方法的研究
computer engineering & Software（2020）
摘要
胰腺癌是一种致死率比较高的恶性肿瘤,早发现、早治疗可以降低死亡率.CT图像能够准确的定位病灶的位置,是医生检测胰腺癌常用的医疗设备,但大量的阅片工作量容易使医生产生视觉疲劳,造成误诊和漏诊等现象.本文提出通过计算机自动检测胰腺癌的方案,该方案可以辅助医生检测胰腺癌,提高检测率.具体研究内容包括:胰腺区域数据集的收集、图像预处理、感兴趣区域的提取、卷积神经网络胰腺癌分类模型的构建、卷积神经网络模型的训练及测试.并实验验证利用本方案检测胰腺癌的准确率达到了96.8％,高于已有的两种方法,能够实现更高的检测率,可以为医生提供有价值的参考意见.
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