《表2 LUNA16肺结节假阳性筛查效果对比》

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《基于三维卷积神经网络的肺结节假阳性筛查》

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本文实验结果与LUNA16上其他方法的假阳性筛查效果对比见表2。其中，subru1603和bim bam使用2D CNN方法，提取不同视角的切片作为肺结节样本。文献[13]将Res Net[8]的模型结构扩展为三维，将CT的体素间距处理为（0.9，0.7，0.7）mm后截取三维样本。从表2可以看出，本文提出的3D CNN的检验效果在FROC中7个代表性点的敏感度均高于2D CNN。2D CNN融合了不同视角的信息作为输入，虽然降低了模型的复杂度和训练难度，但也使得肺结节的外观信息提取不完整，不利于肺结节检测。