《表1 数据平稳性检验：基于改进Faster R-CNN的低剂量CT图像肺结节检测》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于改进Faster R-CNN的低剂量CT图像肺结节检测》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

本文实验数据集采用的是由美国国家癌症研究所收集的LIDC-IDRI[16]（lung image database consortium），该数据集由肺部CT影像和对应的诊断结果病变标注XML文件组成。在本实验中，首先从原始数据集的10万张医学专用的DICOM格式CT图像中选取2 275张带有结节的图像，利用Python将其转换为PNG格式，再通过label Img软件对图像中的结节进行标注，生成后缀为xml的标签。通过对图像和标签进行对应的水平翻转，实现对数据集的扩增，最终得到带有结节的CT图像共计4 550张，其中64%用做训练集，16%用做验证集，20%用做测试集。数据集样本分布如表1所示。经过框定的结节图像如图5所示。