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早期肺癌的自動化篩查

項目簡介

項目負責人

  • 王平安教授

    計算機科學與工程學系

  • 資助機構

    創新科技署

基於神經網絡技術自動檢測肺結節病變

簡介:

肺癌是全球癌症死亡率最高的疾病之一。我們提出基於深度學習技術的自動化解決方案,利用三維卷積神經網絡,篩查肺部小結節,為肺癌的早期診斷和治療提供可靠依據。

針對問題:

自動化檢測肺部低劑量CT中的小結節病變,輔助肺癌早期篩查

應用:

基於低劑量CT的肺癌檢測

目標用戶:

醫院放射科

透過神經網絡技術預測肺結節病變

特點及優勢:

我們提出基於深度學習技術的解決方案,其包含兩部分內容:1)可疑位置查找; 2)假陽性排除。相比之前的技術,我們採用先進的訓練技巧,增強模型的優化程度,從而提高模型的自動識別能力。

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