激光与光电子学进展, 2020, 57 (4): 041013, 网络出版: 2020-02-20   

C-3D可变形卷积神经网络模型的肺结节检测 下载: 1104次

Detection of Pulmonary Nodules Based on C-3D Deformable Convolutional Neural Network Model
作者单位
1 上海海洋大学工程学院, 上海 210306
2 上海建桥学院机电学院, 上海 210306
3 上海市第六人民医院东院放射介入科, 上海 210306
引用该论文

阮宏洋, 陈志澜, 程英升, 杨凯. C-3D可变形卷积神经网络模型的肺结节检测[J]. 激光与光电子学进展, 2020, 57(4): 041013.

Hongyang Ruan, Zhilan Chen, Yingsheng Cheng, Kai Yang. Detection of Pulmonary Nodules Based on C-3D Deformable Convolutional Neural Network Model[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2020, 57(4): 041013.

引用列表
1、 基于MDRA-net的肺结节良恶性分类方法激光与光电子学进展, 2023, 60 (4): 0417001
2、 基于胸部X射线影像的常见疾病预测方法研究激光与光电子学进展, 2022, 59 (18): 1817001
3、 基于改进U-Net的肺野分割算法激光与光电子学进展, 2022, 59 (2): 0210010
4、 深度学习方法在肺结节诊断中的应用激光与光电子学进展, 2021, 58 (16): 1600005

阮宏洋, 陈志澜, 程英升, 杨凯. C-3D可变形卷积神经网络模型的肺结节检测[J]. 激光与光电子学进展, 2020, 57(4): 041013. Hongyang Ruan, Zhilan Chen, Yingsheng Cheng, Kai Yang. Detection of Pulmonary Nodules Based on C-3D Deformable Convolutional Neural Network Model[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2020, 57(4): 041013.

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