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胸部 X 光片上的结节检测与生成：NODE21 挑战
通过公共研究挑战 NODE21 和附加实验，本文总结了合成肺结节训练图像对检测算法性能的影响，以及肺结节作为肺癌早期表现的检测和生成过程。
PDF6 months ago
面向肺结节和肿块分割的刻度感知测试时点击自适应
提出了一种多尺度神经网络和基于自动获取的病变点击测试时提示的自适应缩放感知测试时调整方法，以提高肺结节和肿块的分割性能。
PDFa year ago
3DFPN-HS$^2$: 基于 3D 特征金字塔网络的高灵敏度和高特异性肺结节检测
本研究提出一种基于 3D Feature Pyramid Network 的肺部结节检测框架，采用多尺度特征和平行自上而下路径来改善结节检测的灵敏度，同时引入了高灵敏度和特异度 (HS$^2$) 网络，通过跟踪连续 CT 切片中每个结节候选
PDF5 years ago
基于三维深度卷积神经网络的自动肺结节检测
本文提出了一种新颖的三维卷积神经网络方法，采用对象检测以及 false positive reduction 等方式来识别计算机断层扫描图像中的肺结节，该方法在 Alibaba's 2017 TianChi AI 大赛中获得了第一名。
PDF5 years ago
NIPS应用于肺结节检测的多级贝叶斯卷积神经网络中的不确定性传播
该研究针对计算机辅助肺结节检测问题，介绍了一种多阶段贝叶斯卷积神经网络架构中传播和融合不确定性信息的方法，并通过实验验证了通过传播不确定性信息可以提高模型预测准确性和置信度的效果。
PDF7 years ago
基于在线样本过滤和混合损失残差学习的 3D ConvNets 自动肺结节检测
本文提出了一种基于 3D 卷积神经网络的新型框架，用于自动检测低剂量 CT 扫描中的肺结节，旨在解决医学数据集中严重的艰难 / 易样本不平衡问题，并探索局部注释对学习的利益，从而提高性能，实现更准确的检测。我们的框架包括两个阶段：一是候选筛
PDF7 years ago
自动发现计算机断层成像中肺结节算法的验证、比较和组合：LUNA16 比赛
本文介绍了 LUNA16 挑战的设置和结果，通过对不同自动检测算法的表现进行比较，发现使用卷积网络和提供的结节候选集组合可实现超过 95% 的灵敏度，这突出了将算法组合以提高检测性能的潜力。
PDF8 years ago
用于 CT 成像的肺结节检测的循环卷积网络
本文提出了一种利用深度人工神经网络构建的 ReCTnet，旨在全自动检测 CT 扫描中的肺结节，并通过具备表达力的图像表示方法，利用锥体和重复层之间的精细结构、三维概率地图和增强型灵敏度，达到 90.5% 的识别灵敏度和 4.5 个无关假阳
PDF8 years ago