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針對實際任務中肺部CT圖像標注數(shù)據(jù)集稀少的問題，提出一種基于自主學習的UNet模型與C3D多任務學習網(wǎng)絡相結合的肺癌診斷方法。對LUNA16數(shù)據(jù)集和DSB數(shù)據(jù)集進行預處理，確保切片圖像體素、方向致，利用C3D多任務學習網(wǎng)絡模型構建肺結節(jié)檢測模型，使用165張LUNA16的切片圖像和161張DSB的切片圖像訓練改進的U-Net網(wǎng)絡模型，并釆用自主學習方式擴充標注樣本，構建腫塊檢測模型。在此基礎上，綜合結節(jié)與腫塊檢測結果得到最終的肺癌診斷結果。實驗結果表明，該方法的肺癌檢測精度為85.3%±0.3%，達到了監(jiān)督學習策略的檢測精度。
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