基于深度学习的人体CT影像肺癌的识别与分类方法

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肺癌是一种常见的致死性疾病，对早期诊断和分类有着重要意义。本文介绍了一种基于深度学习的方法，利用人体CT影像识别和分类肺癌病例。通过使用深度卷积神经网络（CNN）和开源数据集，我们演示了整个过程的Python代码。该方法在人体CT影像中的肺癌识别和分类方面具有潜在的临床应用前景。随着深度学习技术在医学影像领域的发展，为肺癌识别和分类带来了新的可能性。我们使用了LIDC-IDRI（Lung Image Database Consortium and Image Database Resource Initiative）等公开可用的医学影像数据集，并由专业医生进行了标记和分类。本文详细介绍了人体CT影像中肺癌识别和分类的步骤，包括数据预处理、构建深度学习模型、模型训练、模型优化和模型测试。最后，我们提供了一段Python代码，演示了基于深度学习的肺癌识别与分类流程，并对结果进行了分析和改进措施的讨论。
来源：https://juejin.cn/ai