基于改进的Faster R-CNN的肺结节检测方法研究

文档摘要：研究使用相同的CT图像数据集,对几种常见的肺结节检测方法进行对比试验,最终选取了检测精度高的FasterR-CNN进行了实验.然而,即使是本领域内检测精度最高的FasterR-CNN方法在肺结节检测领域的效果也难以令人满意.原始的FasterR-CNN中的锚框尺寸大,在肺结节检测领域无法达到好的应用效果,为了提高结节检测的精度,在FasterR-CNN的基础上进行了改进,改进的内容主要包括:(1)更多层的特征提取使得检测精度提高,因此,在网络特征提取时采用ResNet替换掉原始网络中的VGG16网络,采用ResNet-101进行后续实验的改进.(2)引入了一种K-Means聚类算法分析anchor的尺寸,选择合适的k值后,重新设置锚框的大小.通过对锚框的尺寸的改进,数据与锚框大小的匹配度提高了,模型的整体性能有了提升.实验证明:所提出的方法具有较高的精度和效率.

作者：王宁   唐思源   白金牛 Author：WANGNing   TANGSiyuan   BAIJinniu
作者单位：内蒙古科技大学信息工程学院,内蒙古包头014010包头医学院计算机科学与技术系,内蒙古包头014010
刊名：内蒙古科技大学学报
Journal：JournalofInnerMongoliaUniversityofScienceandTechnology
年，卷(期)：2023, 42(3)
分类号：TP399
关键词：FasterR-CNN  K-Means聚类算法  肺结节  ResNet101  
Keywords：FasterR-CNN  K-Meansclusteringalgorithm  pulmonarynodules  ResNet101  
机标分类号：TP391.41V448.25TP274.5
在线出版日期：2023年12月22日
基金项目：基于改进的FasterR-CNN的肺结节检测方法研究[
期刊论文]  内蒙古科技大学学报--2023, 42(3)王宁  唐思源  白金牛研究使用相同的CT图像数据集,对几种常见的肺结节检测方法进行对比试验,最终选取了检测精度高的FasterR-CNN进行了实验.然而,即使是本领域内检测精度最高的FasterR-CNN方法在肺结节检测领域的效果也难以令人满意.原始...参考文献和引证文献
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关键词：FasterR-CNN,K-Means聚类算法,肺结节,ResNet101,

2024-10-4 00:40 上传 基于改进的Faster R-CNN的肺结节检测方法研究.pdf

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