用于肺部疾病预测的卷积神经网络
图像与视频处理
2024-08-26 v1 人工智能
计算机视觉与模式识别
摘要
本文提出了一种创新模型 Pro-HRnet-CNN，用于肺部影像下的疾病预测。该模型结合了 HRNet 和空洞卷积技术。通过在权威的 LIDC-IDRI 数据集上的实验比较，我们发现与传统 ResNet-50 相比，Pro-HRnet-CNN 在小尺寸结节的特征提取和识别方面表现更佳，显著提高了检测准确率。尤其在检测小目标的领域，该模型在准确率方面展现出显著的提升，为肺部疾病的早期识别和预后学术开辟了一条创新的道路。
引用
@article{arxiv.2408.12605,
title = {Convolutional Neural Networks for Predictive Modeling of Lung Disease},
author = {Yingbin Liang and Xiqing Liu and Haohao Xia and Yiru Cang and Zitao Zheng and Yuanfang Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.12605},
year = {2024}
}
备注
7 pages