關鍵詞：3d cnn 肺結節 假陽性篩查 

摘要：從CT影像中檢測肺結節在肺癌的早期診斷中至關重要,而肺結節假陽性的篩查是提高肺結節檢測準確度的重要一步。為了從大量候選結節中快速準確地區分出真正的肺結節,設計了一個3D卷積神經網絡(CNN)篩查肺結節假陽性。提出了網絡模型,通過恒等映射和殘差單元來加速模型訓練,采用單連接路徑重復利用特征并重組新特征。基于該模型的肺結節假陽性篩查方法,與基于2D CNN的方法相比,不僅可以省略數據切片步驟,而且能夠充分利用CT影像的空間信息;與其他基于3DCNN的方法相比,具有參數量小、模型訓練快的優點。該方法在LUNA16數據集中的假陽性篩查中取得了較高的敏感度。

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