基于遗传无关递归深度学习的CT图像肺癌检测
图像与视频处理
2023-12-07 v1
摘要
肺癌是全球高发且致死率极高的疾病之一，早期检测至关重要。因此，建模与仿真智能医疗系统对于辅助专家精确诊断该疾病不可或缺。本文提出一种基于机器学习方法的CT图像肺癌检测新模型。该模型包含三个步骤：降噪（预处理）、分割（中间处理）以及优化分割以精确检测结节区域。本文采用多种滤波器进行降噪，随后使用独立递归神经网络（IndRNN）作为深度学习方法进行分割，并通过遗传算法对其进行优化与调参。结果表明，所提方法能够精确检测CT图像中的结节区域。
引用
@article{arxiv.2312.03185,
title = {Lung Cancer Detection from CT Scan Images based on Genetic-Independent Recurrent Deep Learning},
author = {Ehsan Sadeghi Pour and Mahdi Esmaeili},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.03185},
year = {2023}
}
备注
8 page, 11 figures