基于集成學(xué)習(xí)的PET/CT混合成像肺癌檢測(cè)

摘要： 提出了一種基于多模態(tài)多尺度的Mask R-CNN集成學(xué)習(xí)模型對(duì)PET/CT混合成像進(jìn)行人工智能肺癌檢測(cè)。首先，通過(guò)5個(gè)深度學(xué)習(xí)模型對(duì)肺癌候選區(qū)進(jìn)行提取。5個(gè)深度學(xué)習(xí)模型通過(guò)對(duì)不同尺度及不同模態(tài)訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行Mask R-CNN遷移學(xué)習(xí)生成。然后利用集成學(xué)習(xí)方法將5個(gè)Mask R-CNN模型進(jìn)行加權(quán)投票，有效減少假陽(yáng)性數(shù)量，最終實(shí)現(xiàn)肺癌確診。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)包括69例肺癌患者及11例正常例... （共8頁(yè)）