基于卷积神经网络的肺部CT图像分类算法研究

摘要

对医学CT图像进行高效精确地自动分类可以有效帮助医生减轻工作负担,切实提升医生对患者病情诊断的效率,应对现今医院CT图像数量迅速增长而相关医务人员严重缺乏的问题。卷积神经网络自提出以来,已被广泛应用于各种图像分类任务中。为切实提高肺部CT图像分类任务的准确率与速度,文中具体分析了VGG16网络模型的结构以及将其应用于肺结节CT图像分类任务中的优劣势。通过实验对比,验证了迁移学习的VGG16和基于VGG16改进的模型对肺部CT图像分类任务的有效性。