《表1 不同网络模型对LUNA16上的结节分类准确率》

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《用于肺结节检测和分类的两阶段深度学习方法》

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综上所述，本文提出了一种用于肺部CT图像中肺结节检测和分类的深度学习模型，使用两阶段方法，先使用基于U-Net的三维卷积网络进行结节的检测，得到候选结节的语义信息和位置信息，再根据检测结果对原始数据进行处理，使用空间金字塔池化进行多尺度操作，然后使用基于DPN的分类器进行分类，最后给出良恶性分类结果．在LUNA16数据集上对肺结节检测和分类模型进行测试的结果表明，本文方法准确度较高．