【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种基于优化u-net的早期肺癌图像检测方法。
技术介绍
1、在当前的医学影像分析领域，尤其是肺癌的早期检测中，放射科医生面临着大量的ct图像需要分析，这一过程既耗时又繁琐。由于肺癌在早期阶段的特征微小且不明显，传统的图像处理方法很难准确地识别和定位潜在的肺部病变。因此，需要一个能够快速、精准、高效地识别和分析肺部ct图像的方法，以帮助医务人员及时了解病变的范围和程度，进而制定合适的治疗方案。
技术实现思路
1、本专利技术所要解决的技术问题是提供一种基于优化u-net的早期肺癌图像检测方法，解决传统方法在早期肺癌检测中的局限性，尤其是提高对微小病变的识别能力，并减少放射科医生在诊断过程中的工作负担。
2、为了解决上述问题，本专利技术的技术方案为：
3、一种基于优化u-net的早期肺癌图像检测方法，包括如下步骤：
4、s1:数据集准备与预处理：
5、收集多个肺部ct扫描图像，图像数据包括正常和肺癌病例；对图像数据进行处理，处理方法...
【技术保护点】
1.一种基于优化U-net的早期肺癌图像检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于优化U-net的早期肺癌图像检测方法，其特征在于，所述U-Net的卷积神经网络包括卷积块、注意力输出模块、转置卷积层和损失函数。
3.根据权利要求2所述的一种基于优化U-net的早期肺癌图像检测方法，其特征在于，卷积块由两个卷积层组成，每个卷积层后接一个LeakyReLU激活函数，所述LeakyReLU激活函数为：
4.根据权利要求2所述的一种基于优化U-net的早期肺癌图像检测方法，其特征在于，注意力输出模块的计算方法为：
5.根...
【技术特征摘要】
1.一种基于优化u-net的早期肺癌图像检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于优化u-net的早期肺癌图像检测方法，其特征在于，所述u-net的卷积神经网络包括卷积块、注意力输出模块、转置卷积层和损失函数。
3.根据权利要求2所述的一种基于优化u-net的早期肺癌图像检测方法，其特征在于，卷积块由两个卷积层组成，每个卷积层后接一个leakyrelu激活函数...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。