本文选自专栏:AI领域专栏
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在这个漫长的过程,中途遇到了不少问题,但是也有幸遇见不少优秀的伙伴,很荣幸。
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肺癌是一种常见的致死性疾病,早期诊断和分类对治疗和预后至关重要。本文介绍了一种基于深度学习的方法,用于识别和分类人体CT影像中的肺癌病例。我们将使用深度卷积神经网络(CNN)和开源数据集来构建模型,并通过Python代码演示整个过程。该方法在人体CT影像中进行肺癌识别和分类方面具有潜在的临床应用前景。
肺癌是全球范围内最常见的恶性肿瘤之一,也是致死性最高的癌症类型之一。早期诊断和分类对提高生存率和选择最佳治疗方案至关重要。随着深度学习技术的发展,其在医学影像领域的应用日益广泛,为肺癌识别和分类提供了新的可能性。
我们将使用公开可用的医学影像数据集,例如LIDC-IDRI